超声相干平面波复合成像的环形统计矢量加权

为提高超声相干平面波复合(CPWC)成像质量,本文提出了基于环形统计矢量(CSV)的加权算法。该算法以延时信号相位为环形统计样本,通过样本平均合矢量建立反映相位分布一致性程度的相干因子。进一步地,根据波束形成及相干因子构建数量的不同,提出了全孔径环形统计矢量(tCSV)加权算法。结果表明,相比于CPWC,CSV和tCSV的散射靶点分辨率和囊肿的对比度分别提高了至少23.67%和27.69%,CNR值降低至多39.37%。与相干因子(CF)和符号相干因子(SCF)相比,虽然CSV和tCSV算法在分辨率和对比度上最大分别比之减小约12.83%和88.31%,但抑制背景噪声和保留目标靶点回波幅值的能力较强,且CNR值比之提高了约20%,其成像质量具有更好地鲁棒性。

频域相位相干合成孔径聚焦超声成像研究

为提高合成孔径聚焦技术(SAFT)的成像质量和成像效率,提出一种基于相位环形统计矢量(PCSV)的频域SAFT超声成像算法。首先,通过希尔伯特变换和欧拉公式提取波场记录中信号的瞬时相位。然后,将瞬时相位的实部和虚部视作圆形复平面上分布的PCSV,并通过波场外推构建用于频域SAFT加权的相位相干因子。最后,通过加权处理获得高质量频域SAFT-PCSV图像。成像结果表明,频域SAFT-PCSV成像算法有效增强了图像分辨率和信噪比。在相同测试条件下,频域SAFT-PCSV成像算法的运算时间小于传统时域SAFT算法的1/46,所占内存空间低于时域SAFT算法的1/47。

一种傅里叶域超声平面波复合成像处理构架

提出一种相位迁移(PSM)和相位环形统计矢量(PCSV)相结合的傅里叶域超声平面波复合成像(PWCI)处理构架。首先,提取平面波数据的瞬时相位,并将其实部和虚部视作圆形复平面上分布的PCSV。然后,利用针对平面波成像修正后的相位迁移算法对平面波数据的实部和虚部分别进行波场外推,并通过外推后的实部和虚部构建PCSV加权因子。最后,利用PCSV因子对修正PSM处理后的平面波图像进行自适应加权获得PSM-PCSV图像。结果表明,相比于传统平面波成像构架,这种新型平面波成像构架具有较高的成像质量和较低的运算复杂度。与延时叠加算法相比,当复合平面波数量为17时,PSM-PCSV图像的信噪比提高了76%,半峰值全宽缩短了44%。该构架有望进一步降低高质量平面波成像系统的硬件成本。