基于壓縮感知的超聲成像快速實現(xiàn)方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于壓縮感知理論的超聲成像快速實現(xiàn)方法，主要解決壓縮感知框架下快速迭代收縮閾值算法計算迭代步長時間較慢的問題。其實現(xiàn)步驟為：1.根據(jù)設(shè)定的分辨率，對探測區(qū)域離散化；2.對離散化探測區(qū)域進行寬帶脈沖掃描，得到回波向量和觀測矩陣；3.根據(jù)回波向量和觀測矩陣建立超聲成像數(shù)學(xué)模型；4.通過求觀測矩陣每一列元素模值和的二范數(shù)確定迭代步長；5.將迭代步長帶入快速迭代收縮閾值算法解出重建觀測場景散射強度；6.將該散射強度取模值排列成一個二維矩陣，得到重建的超聲圖像。本發(fā)明相對傳統(tǒng)的快速迭代收縮閾值算法，計算迭代步長的時間得到了大幅度減少，提高了超聲成像的實時性，可用于超聲實時處理領(lǐng)域。
【專利說明】基于壓縮感知的超聲成像快速實現(xiàn)方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于圖像處理【技術(shù)領(lǐng)域】，特別涉及一種快速成像的方法，可用于B超成像。

【背景技術(shù)】
[0002] 醫(yī)學(xué)超聲成像經(jīng)過60余年的發(fā)展，它具有相對安全、實時性好、無創(chuàng)、便攜、價格 低廉等優(yōu)點，其與X射線診斷技術(shù)、電子計算機斷層掃描CT成像技術(shù)、核磁共振成像技術(shù)一 起稱為現(xiàn)代醫(yī)學(xué)四大影像技術(shù)，已令億萬患者受益。
[0003] 但是超聲成像仍然存在一些不足，如分辨率不高，多為毫米級；受噪聲干擾嚴(yán)重， 圖像質(zhì)量較差；實時性一般。
[0004] 近年來，在信號處理領(lǐng)域興起的壓縮感知理論吸引了諸多學(xué)者的關(guān)注，該理論指 出，只要信號在某一個空間W上具有稀疏性，就可以利用觀測矩陣對其以遠低于奈奎斯特 采樣速率進行觀測，進而利用優(yōu)化手段高概率地從混疊觀測中重建原信號，這使得傳感器 的采樣成本大大降低。而且通過恰當(dāng)選擇空間W，信號的稀疏性越強，精確恢復(fù)原信號的可 能性就越大，這樣就會在提高圖像分辨率、抑制噪聲方面有出色的表現(xiàn)。從近幾年國內(nèi)外發(fā) 表的文獻來看，對壓縮感知理論的研究已經(jīng)涉及眾多領(lǐng)域如壓縮感知CS雷達成像、醫(yī)學(xué)圖 像處理、光譜分析、遙感圖像處理等，具有非常廣闊的應(yīng)用前景。
[0005] 由于病灶區(qū)域與正常組織的密度特征有明顯差別，可認(rèn)為超聲圖像在空間域是稀 疏的，將壓縮感知理論應(yīng)用到超聲成像可以較好的解決超聲成像分辨率不高和噪聲干擾嚴(yán) 重的問題，但是壓縮感知理論的問題在于重建過程中觀測矩陣維度巨大、導(dǎo)致計算復(fù)雜度 高，圖像的重建時間過長。
[0006] 針對這個問題，以色列學(xué)者A.Beck等人在論文"Afastiterative shrinkage-thresholdingalgorithmforlinearinverseproblems，'SIAMJ.IMAGESCI ENCES，Vol. 2.No. 1，pp. 183-202, 2009中提出了快速迭代收縮閾值算法，簡稱FISTA。利用 該算法，超聲成像的基本框架可以表示為：
[0007]

【權(quán)利要求】
1. 一種基于壓縮感知的超聲成像快速實現(xiàn)方法，包括以下步驟： (1) 將超聲探測區(qū)域二維離散化，得到N個離散化的像素點，其中N=TXS，T表示軸 向像素的個數(shù)，S表示側(cè)向像素的個數(shù)； (2) 將超聲寬帶脈沖發(fā)射信號在頻域均勻采樣得到W個頻點，按頻點順序依次對已 離散化的二維探測區(qū)域進行一次平面波掃描，每次掃描得到一個長度為A的局部觀測 回波向量bt，并將這W個局部觀測回波向量按從上到下順序合成長度為M=AXW的觀 測回波向量b= 同時保存由這W個頻點產(chǎn)生的回波聲場強度矩陣 W1,..., Ψ"，其中，矩陣Wt的寬度為A，長度為N，A表示超聲線陣的陣元個數(shù)， I^t^W； (3) 將回波聲場強度矩陣Ψρ. . .，Ψ,，. . .，Ψ"，按照從上到下順序排列成一個大小為 MXN的觀測矩陣Ψ，Ψ的第i行第j列元素表示為Ψ[i，j]，1彡i彡Μ，1彡j彡N;將離 散化的二維探測區(qū)域按照行優(yōu)先的順序排列成一個目標(biāo)向量X; (4) 根據(jù)回波向量b和觀測矩陣Ψ定義基于壓縮感知的超聲成像數(shù)學(xué)模型： X*=argmin{|^x-/)||~ + /11^1^} 1) 其中礦為重建觀測場景散射強度，λ為正則化參數(shù)，||ψ.τ-/|表示向量Ψχ-b二范數(shù) 的平方，I|χ|I1表示目標(biāo)向量X的一范數(shù)； (5) 對上述數(shù)學(xué)模型進行求解，得到重建觀測場景散射強度X% (5a)初始化：η= 0，ε= 1(Γ3,η表示第η次迭代，ε表示迭代終止條件； (5b)根據(jù)觀測矩陣Ψ，構(gòu)造基于梯度下降算法的迭代步長μ:μ=l/norm(sum-X，2) 2) 其中norm()表示向量的二范數(shù)；sim_x= (8議_\[1]，_..§11〇1_切]，_"5811〇1_\|>1])￡]^，長 度為N，M表示實數(shù)域，它的每一個元素sum_x[j]，I<j<N表示觀測矩陣Ψ的每一列所 有元素模值的和，計算如下： M sum_x\j]=Χ^.ν(Ψ[?,]]) 其中abs0表示取元素的模值，1彡i彡M，1彡j彡N; (5c)將回波b、觀測矩陣Ψ和迭代步長μ帶入快速迭代收縮閾值算法中，經(jīng)過多次梯 度下降和快速閾值收縮過程，直到目標(biāo)向量滿足迭代終止條件，得到重建觀測場景散射強 度X*; (6) 對重建場景散射強度礦取模值，并按照先行后列的順序排列成一個二維矩陣，即得 到重建的超聲圖像。
2. 如權(quán)利要求1所述的壓縮感知的超聲成像快速實現(xiàn)方法，其特征在于，所述步驟2 中，頻點取kt時的回波聲場強度矩陣Ψ,，通過下式計算：
其中，Ain(kt)表示超聲寬帶脈沖發(fā)射信號在頻點取值為kt時的幅度；e_AeV?，表示超聲 寬帶脈沖發(fā)射信號在頻點取值為kt時離散二維探測區(qū)域中各個像素點返回的相位，4表 示超聲寬帶脈沖發(fā)射信號方位角的單位向量，指定為軸向方向；^/表示超聲寬帶脈沖發(fā)射 信號從超聲線陣軸心位置到離散二維探測區(qū)域各個像素點距離的向量； G(乙m -ζ)表示格林函數(shù)，乙表示超聲線陣軸心位置至IJ至IJ超聲線陣各個陣元距離的 向量，1彡t彡W, 1彡j彡Ν, 1彡m彡Α。
3.如權(quán)利要求1所述的壓縮感知的超聲成像快速實現(xiàn)方法，其特征在于，所述步驟5 中，將回波b、觀測矩陣Ψ和迭代步長μ帶入快速閾值迭代收縮算法中，經(jīng)過多次梯度下降 和快速閾值收縮過程，其步驟如下： (5. 1)更新梯度下降序列un: Un = Yn-Ii ψΗ(ψΥη^) 5) 其中Un的長度為N^是快速收縮向量，初始值為0,長度為N;ΨΗ表示觀測矩陣Ψ的 共軛轉(zhuǎn)置矩陣； (5. 2)將梯度下降序列Un帶入下式，得到當(dāng)前迭代的目標(biāo)向量Xn : Xn =Sr(Un) 6) 其中Sr為閾值函數(shù)：
其中Γ為閾值，Γ=λμ，λ取值在2e4?5e4之間，e表示科學(xué)計數(shù)，取值為10 ;sign()表不取符號函數(shù)； (5. 3)判斷迭代終止條件IIxn-XlriI12〈ε是否成立： 若成立，則停止計算，重建觀測場景散射強度礦=Xn ; 若不成立，令η=η+1，更新快速收縮向量yn為： Yn = Xn-l+(Xn-2_Xn-i)X (U1Vt2 7) 其中||χ? -' =J各(χ--]-χ?ι?])2，當(dāng)η= 1 時,X。= 0;j表示系數(shù)向量χ,ΡXlri 中 的第j個元素，xn[j]表示向量Xn的第j個元素的值，XlriU]表示向量Xlri的第j個元素值；ti、t2是兩個數(shù)值不同的加速因子，L初始值為1，t2^0.5 + 0.5xyl\ + 4xtixti;將tl更新為 h=t2，同時返回步驟（5. 1)。
【文檔編號】G01S15/89GK104306023SQ201410578704
【公開日】2015年1月28日 申請日期:2014年10月24日 優(yōu)先權(quán)日:2014年10月24日
【發(fā)明者】林杰, 韓亭玉, 賀玉高, 石光明 申請人:西安電子科技大學(xué)