基于多线接收的延时乘累加超声波束形成算法

基于超声成像对于高帧频的需求特性,提出了一种基于多线接收的延时乘累加(multi-line acquisition delay multiply and sum, MLADMAS)超声波束形成算法.该算法首先借助于多线接收技术,由一条传输线得到多条合成传输线,再利用复杂度更低的延时乘累加算法,并行进行波束形成操作,以得到多条接收线输出结果.仿真实验结果表明,与传统的延时叠加算法相比,MLADMAS算法能在将帧频提高两倍的同时,得到质量更好的图像,其评价指标FWHM,PSL和CR分别提高了28.49 %,26.29 %,26.06 %.当使用幅度变迹时,MLADMAS算法的性能进一步改善.

基于加权因子的双重延时乘累加波束形成算法

针对超声成像中双重延时乘累加算法不适用于高噪声环境的问题,提出一种基于均值-标准差加权因子的双重延时乘累加算法,即RD-DMAS算法.该加权因子对解决高噪声带来的图像斑点问题具有显著效果,而双重延时乘累加波束形成算法能大幅提高超声成像分辨率,使所提算法能得到高分辨率和高对比度的重建图像.对该算法在点散射目标仿体、囊肿仿体和噪声环境下进行了仿真,结果表明,RD-DMAS算法有最小旁瓣以及较窄的主瓣.DAS,DMAS,DS-DMAS,RD-DMAS算法的对比度(CR)分别为9.72,11.72,13.28和19.86.不管环境中是否有噪声,RD-DMAS算法的成像效果都是最好的.

最小方差的延时乘累加医学超声波束形成算法

针对超声信号高度相关性的特点,提出了一种最小方差的延时乘累加波束形成(MVDMAS)算法.首先,该算法利用最小方差波束形成的思想,计算接收回波信号的权值,用来降低回波信号的旁瓣;然后,对加权处理后的回波信号进行组合乘累加运算,降低回波信号之间的相关性;最后,理论推导和实验仿真验证了算法的有效性.仿真实验结果表明,MVDMAS算法的成像对比度和分辨率均有一定提升,可有效地降低主瓣宽度、旁瓣高度和抑制斑点噪声.与延时叠加、最小方差和延时组合乘累加波束形成算法相比,综合评价指标CR和CNR分别提高了100.24%,33.91%,17.41%和30.61%,17.55%,11.36%.

基于改进相干因子的延时乘累加平面波超声成像

针对超声回波信号高相关性特性,提出一种基于改进相干因子的延时乘累加(pCF-DMAS)波束形成算法并应用至平面波超声成像.该算法通过增强相干因子的相干性来计算回波信号的权值,然后进行乘累加运算.通过使用Field II进行超声点目标和囊肿目标的仿真实验,对成像结果进行分析验证了算法的有效性.仿真结果表明,算法具有优秀的横向分辨率,在p取0.7时具有所有对比算法中的最高对比度.综合点目标和囊肿目标的成像效果,给出算法的最优p值0.3.相比延时叠加和延时乘累加波束形成算法,所提算法的图像对比度CR分别提高了12.559,9.602 dB.

基于虚源的延时乘累加波束形成算法

为了提高超声虚源次序波束形成的成像分辨率,提出一种基于虚源的延时乘累加波束形成算法,即VS-DMAS(delay multiply and sum beamforming based on virtual source)算法.该算法将DMAS的思想引入虚源次序波束形成的第二阶段,利用DMAS算法中相乘耦合运算的特点,充分考虑信号之间的相干性,以抑制低回声区域伪影的产生,提高超声成像的分辨率和对比度.对该算法进行了点目标仿体仿真以及实体数据成像实验.结果表明,相较于常规的聚焦方式,VS-DMAS算法具有更低的旁瓣和更窄的主瓣,能够更好地将点目标从背景噪声中分离出来,随着深度的增加,依然有着较高的成像分辨率.且随着算法中p值适当增大,成像分辨率和对比度均有一定的提升.