基于特征空间自适应波束合成的频域被动空化成像及频率复合成像方法技术

本发明专利技术提供了一种基于特征空间自适应波束合成的频域被动空化成像及频率复合成像方法，对时域空化信号作傅里叶变换并进行相位偏移和阵元变迹处理；构建协方差矩阵，根据归一化导向矢量和协方差矩阵得到自适应波束合成的加权矢量；对协方差矩阵进行特征空间分解，将加权矢量投影到信号子空间后进行全频域的被动空化成像；构造空化伪影比指标并根据不同导向矢量不确定集参数下的全频域被动空化成像结果选择最优的导向矢量不确定集参数，从而实现不同子频域的被动空化成像及频率复合成像。本发明专利技术能大幅度抑制成像伪影，从而提高频域被动空化成像的空间分辨性能，可对任意多个频率成分进行综合定征，适用于多种聚焦超声治疗应用的实时监控中。

Frequency Domain Passive Cavitation Imaging and Frequency Compound Imaging Based on Eigenspace Adaptive Beam Synthesis

The invention provides a frequency-domain passive cavitation imaging and frequency composite imaging method based on adaptive beam synthesis in eigenspace. The time-domain cavitation signal is Fourier transformed and processed by phase migration and element variation. The covariance matrix is constructed, and the weighted vector of adaptive beam synthesis is obtained according to normalized steering vector and covariance matrix. Spatial decomposition, projecting weighted vectors into signal subspace, then performing passive cavitation imaging in full frequency domain; constructing the index of cavitation artifact ratio and choosing the optimal parameters of guidance vector uncertainty set according to the results of passive cavitation imaging in full frequency domain under different guidance vector uncertainties set parameters, so as to realize passive cavitation imaging and frequency composite imaging in different sub-frequency domains. The invention can greatly suppress imaging artifacts, thereby improving the spatial resolution performance of passive cavitation imaging in frequency domain, and can synthetically characterize any multiple frequency components, and is suitable for real-time monitoring of various focused ultrasound treatment applications.

【技术实现步骤摘要】
基于特征空间自适应波束合成的频域被动空化成像及频率复合成像方法
本专利技术属于超声检测与超声成像
，具体涉及一种基于特征空间自适应波束合成的频域被动空化成像及频率复合成像方法。
技术介绍
在生物医学超声领域，超声空化一直是研究的热点，在肿瘤热消融、体外碎石、超声溶栓以及药物释放等聚焦超声治疗中空化都起了至关重要的作用。在肿瘤热消融中，空化微泡会对聚焦超声波束形成遮挡从而影响聚焦性能，导致损伤区域不可预测，降低治疗的准确性；而另一方面空化可提高组织的声热转换效率，从而降低治疗能量并缩短治疗时间。在碎石中，空化微泡瞬间坍塌时释放的能量在局部区域内产生的高温、高压、冲击波和射流等物理现象加快了结石的破碎。在超声溶栓中，空化微泡振动以及破裂产生的高速射流以及冲击波等可有效地分解血栓，从而提高溶栓效率。然而由于空化的不可控性和随机性，可能会对正常组织形成不可逆转的损伤，达不到治疗目的。此外，研究表明，即使是在诊断超声声压下，空化微泡形成的剪切力和射流也可对周围细胞或组织产生生物效应，从而产生血管损伤和破裂的风险。因此有效地控制和利用空化对于聚焦超声治疗方案的调控与优化有着重要意义，而要实现这一点则必须要依赖于空化检测技术的发展。近年来，空化检测技术从一维发展到了二维，利用临床上常用的线阵和相控阵等超声诊断换能器可实现对空化空间分布的定征。目前已发展了传统B模式超声成像、平面波超快速超声成像以及基于时序控制的超声逐次扫描成像等主动空化成像方法，通过调节发射模式同时改进成像算法性能可实现高对比度和高分辨率的空化成像。然而，由于在聚焦超声治疗过程中会对主动空化成像产生强烈的干扰，因此只能选择在聚焦超声完全停止作用之后或是在下一次聚焦超声脉冲还未到来前进行成像，而正由于这一点，主动空化成像只能检测聚焦超声不作用的时候产生的空化微泡，而不能检测聚焦超声作用过程中产生的空化行为，也就不能实现聚焦超声治疗的实时监控成像。为了弥补主动空化成像的不足，近年来有学者提出了一种被动空化成像方法，该方法由于不发射只被动接收空化信号，因此不受聚焦超声信号的干扰，从而可以实现聚焦超声治疗过程中空化的有效定征。被动空化成像已被用于监控组织热消融、组织毁损、药物释放以及血脑屏障开放等方面。目前最流行也是最常用的被动空化成像方法是在时域中进行，之后有学者提出了频域的被动空化成像。相比时域被动空化成像，频域被动空化成像可直接在频域选择成像对象是稳态空化或是惯性空化，只有被选择的频带信息做波束合成，因此相比时域方法可降低计算量；另外，频域被动空化成像直接通过傅里叶变换实现信号的时间延时，可以避免由于低采样率的离散时间采样造成的延时误差。然而传统的频域被动空化成像方法从本质上来讲是一种不依赖于数据本身特性的盲波束合成方法，会造成极为严重的成像伪影，成像质量不佳，不能提高空化空间定位的精准度，因此不利于聚焦超声治疗过程的实时监控。因此如何实现高分辨率的频域被动空化成像是本领域的一大挑战，也是亟需克服的一个难点。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于特征空间自适应波束合成的频域被动空化成像及频率复合成像方法。为了实现上述目的，本专利技术采用了以下技术方案：一种基于特征空间自适应波束合成的频域被动空化成像方法，包括以下步骤：步骤一：由超声成像换能器被动接收空化射频信号，对空化射频信号进行傅里叶变换得到频域空化信号，对频域空化信号作相位偏移处理后利用归一化余弦变迹函数进行变迹处理，得到超声成像换能器所有阵元的经过相位偏移和阵元变迹处理后的频域空化信号；步骤二：根据步骤一所得的所有阵元的经过相位偏移和阵元变迹处理后的频域空化信号构造协方差矩阵，利用该协方差矩阵及导向矢量不确定集参数构建自适应波束合成的代价函数，通过对所述代价函数的约束条件引入拉格朗日乘数构造格朗日约束函数，对拉格朗日约束函数求导并令导函数为零，得到导向矢量表达式，将导向矢量表达式代入所述代价函数的约束条件中并利用牛顿迭代法求解得到拉格朗日乘数，根据求解得到的拉格朗日乘数计算导向矢量并将导向矢量作归一化处理，根据归一化处理后的导向矢量和所述协方差矩阵得到自适应波束合成的加权矢量；步骤三：对所述协方差矩阵进行特征空间分解，得到信号子空间，将步骤二所得的自适应波束合成的加权矢量投影到信号子空间上，利用投影后的加权矢量对步骤一所得的所有阵元的经过相位偏移和阵元变迹处理后的频域空化信号进行加权求和，然后去除直流分量，得到特征空间自适应波束合成的输出信号；对特征空间自适应波束合成的输出信号进行平方并在整个频域上进行叠加，得到全频域的被动空化成像结果；步骤四：根据空化伪影比选择最优的导向矢量不确定集参数，根据最优的导向矢量不确定集参数确定特征空间自适应波束合成的最优输出信号；对该最优输出信号分别在整个频域中的不同子频域上进行叠加，得到不同子频域的被动空化成像结果。一种基于特征空间自适应波束合成的被动空化频率复合成像方法，包括以下步骤：步骤一、步骤二、步骤三及步骤四与上述频域被动空化成像方法相同；步骤五：对所述不同子频域的被动空化成像结果做标准化处理，然后将其中两个以上子频域的经过标准化处理的被动空化成像结果进行叠加，得到被动空化频率复合成像结果。上述步骤一，具体包括以下步骤：1.1)利用超声成像换能器被动接收时域空化信号，所述时域空化信号是指聚焦超声换能器焦域处散射的空化射频信号；1.2)对超声成像换能器第i个阵元接收到的时域空化信号进行傅里叶变换，得到频域空化信号：其中，i＝1,2,...,N，N为超声成像换能器阵元数，t1是采集时域空化信号的开始时刻，t2是采集时域空化信号的停止时刻，j是虚数单位，pi(t,x,z)是第i个阵元接收到的时域空化信号，f表示频率；1.3)对步骤1.2)所得频域空化信号进行相位偏移处理：其中，pofi(f,x,z)为第i个阵元的相位偏移；1.4)对步骤1.3)所得的相位偏移处理后的频域空化信号进行阵元变迹处理：其中，Apodi(f,x,z)为第i个阵元的归一化余弦变迹函数；1.5)重复步骤1.2)～1.4)，直到得到超声成像换能器的N个阵元的经过相位偏移和阵元变迹处理后的频域空化信号。上述步骤二，具体包括以下步骤：2.1)利用步骤一所得的所有阵元的经过相位偏移和阵元变迹处理后的频域空化信号构建协方差矩阵R：其中，S(f,x,z)＝[S1(f,x,z)；S2(f,x,z)；...；SN(f,x,z)]为超声成像换能器的N个阵元的经过相位偏移和阵元变迹处理后的频域空化信号矩阵，表示对于任意的频率f；2.2)利用步骤2.1)所得协方差矩阵构建自适应波束合成的代价函数：其中，a为要求解的导向矢量，为假定的导向矢量，||·||代表欧几里得范数，为约束条件，ε为导向矢量不确定集参数；2.3)经过步骤2.2)后，引入拉格朗日乘数并构造拉格朗日约束函数：其中，λ为拉格朗日乘数；2.4)将步骤2.3)所得的拉格朗日约束函数对导向矢量a求导并令求导所得导函数为零，然后利用矩阵求逆引理，得到导向矢量表达式：其中，I为单位矩阵；2.5)将步骤2.4)所得的导向矢量表达式代入步骤2.2)所得的代价函数的约束条件中，则约束条件改写为：2.6)通过步骤2.1)所得的协方差矩阵R的特征空间分本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于特征空间自适应波束合成的频域被动空化成像方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：由超声成像换能器被动接收空化射频信号，对空化射频信号进行傅里叶变换得到频域空化信号，对频域空化信号作相位偏移处理后利用归一化余弦变迹函数进行变迹处理，得到超声成像换能器所有阵元的经过相位偏移和阵元变迹处理后的频域空化信号；步骤二：根据步骤一所得的所有阵元的经过相位偏移和阵元变迹处理后的频域空化信号构造协方差矩阵，利用该协方差矩阵及导向矢量不确定集参数构建自适应波束合成的代价函数，通过对所述代价函数的约束条件引入拉格朗日乘数构造格朗日约束函数，对拉格朗日约束函数求导并令导函数为零，得到导向矢量表达式，将导向矢量表达式代入所述代价函数的约束条件中并利用牛顿迭代法求解得到拉格朗日乘数，根据求解得到的拉格朗日乘数计算导向矢量并将导向矢量作归一化处理，根据归一化处理后的导向矢量和所述协方差矩阵得到自适应波束合成的加权矢量；步骤三：对所述协方差矩阵进行特征空间分解，得到信号子空间，将步骤二所得的自适应波束合成的加权矢量投影到信号子空间上，利用投影后的加权矢量对步骤一所得的所有阵元的经过相位偏移和阵元变迹处理后的频域空化信号进行加权求和，然后去除直流分量，得到特征空间自适应波束合成的输出信号；对特征空间自适应波束合成的输出信号进行平方并在整个频域上进行叠加，得到全频域的被动空化成像结果；步骤四：根据空化伪影比选择最优的导向矢量不确定集参数，根据最优的导向矢量不确定集参数确定特征空间自适应波束合成的最优输出信号；对该最优输出信号分别在整个频域中的不同子频域上进行叠加，得到不同子频域的被动空化成像结果。...

【技术特征摘要】
1.一种基于特征空间自适应波束合成的频域被动空化成像方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：由超声成像换能器被动接收空化射频信号，对空化射频信号进行傅里叶变换得到频域空化信号，对频域空化信号作相位偏移处理后利用归一化余弦变迹函数进行变迹处理，得到超声成像换能器所有阵元的经过相位偏移和阵元变迹处理后的频域空化信号；步骤二：根据步骤一所得的所有阵元的经过相位偏移和阵元变迹处理后的频域空化信号构造协方差矩阵，利用该协方差矩阵及导向矢量不确定集参数构建自适应波束合成的代价函数，通过对所述代价函数的约束条件引入拉格朗日乘数构造格朗日约束函数，对拉格朗日约束函数求导并令导函数为零，得到导向矢量表达式，将导向矢量表达式代入所述代价函数的约束条件中并利用牛顿迭代法求解得到拉格朗日乘数，根据求解得到的拉格朗日乘数计算导向矢量并将导向矢量作归一化处理，根据归一化处理后的导向矢量和所述协方差矩阵得到自适应波束合成的加权矢量；步骤三：对所述协方差矩阵进行特征空间分解，得到信号子空间，将步骤二所得的自适应波束合成的加权矢量投影到信号子空间上，利用投影后的加权矢量对步骤一所得的所有阵元的经过相位偏移和阵元变迹处理后的频域空化信号进行加权求和，然后去除直流分量，得到特征空间自适应波束合成的输出信号；对特征空间自适应波束合成的输出信号进行平方并在整个频域上进行叠加，得到全频域的被动空化成像结果；步骤四：根据空化伪影比选择最优的导向矢量不确定集参数，根据最优的导向矢量不确定集参数确定特征空间自适应波束合成的最优输出信号；对该最优输出信号分别在整个频域中的不同子频域上进行叠加，得到不同子频域的被动空化成像结果。2.一种基于特征空间自适应波束合成的被动空化频率复合成像方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：由超声成像换能器被动接收空化射频信号，对空化射频信号进行傅里叶变换得到频域空化信号，对频域空化信号作相位偏移处理后利用归一化余弦变迹函数进行变迹处理，得到超声成像换能器所有阵元的经过相位偏移和阵元变迹处理后的频域空化信号；步骤二：根据步骤一所得的所有阵元的经过相位偏移和阵元变迹处理后的频域空化信号构造协方差矩阵，利用该协方差矩阵及导向矢量不确定集参数构建自适应波束合成的代价函数，通过对所述代价函数的约束条件引入拉格朗日乘数构造格朗日约束函数，对拉格朗日约束函数求导并令导函数为零，得到导向矢量表达式，将导向矢量表达式代入所述代价函数的约束条件中并利用牛顿迭代法求解得到拉格朗日乘数，根据求解得到的拉格朗日乘数计算导向矢量并将导向矢量作归一化处理，根据归一化处理后的导向矢量和所述协方差矩阵得到自适应波束合成的加权矢量；步骤三：对所述协方差矩阵进行特征空间分解，得到信号子空间，将步骤二所得的自适应波束合成的加权矢量投影到信号子空间上，利用投影后的加权矢量对步骤一所得的所有阵元的经过相位偏移和阵元变迹处理后的频域空化信号进行加权求和，然后去除直流分量，得到特征空间自适应波束合成的输出信号；对特征空间自适应波束合成的输出信号进行平方并在整个频域上进行叠加，得到全频域的被动空化成像结果；步骤四：根据空化伪影比选择最优的导向矢量不确定集参数，根据最优的导向矢量不确定集参数确定特征空间自适应波束合成的最优输出信号；对该最优输出信号分别在整个频域中的不同子频域上进行叠加，得到不同子频域的被动空化成像结果；步骤五：对所述不同子频域的被动空化成像结果做标准化处理，然后将其中两个以上子频域的经过标准化处理的被动空化成像结果进行叠加，得到被动空化频率复合成像结果。3.根据权利要求1或2所述的成像方法，其特征在于：所述步骤一具体包括以下步骤：1.1)利用超声成像换能器被动接收时域空化信号，所述时域空化信号是指聚焦超声换能器焦域处散射的空化射频信号；1.2)对超声成像换能器第i个阵元接收到的时域空化信号进行傅里叶变换，得到频域空化信号：其中，i＝1,2,...,N，N为超声成像换能器阵元数，t1是采集时域空化信号的开始时刻，t2是采集时域空化信号的停止时刻，j是虚数单位，pi(t,x,z)是第i个阵元接收到的时域空化信号，f表示频率；1.3)对步骤1.2)所得频域空化信号进行相位偏移处理：其中，pofi(f,x,z)为第i个阵元的相位偏移；1.4)对步骤1.3)所得的相位偏移处理后的频域空化信号进行阵元变迹处理：其中，Apodi(f,x,z)为第i个阵元的归一化余弦变迹函数；1.5)重复步骤1.2)～1.4)，直到得到超声成像换能器的N个阵元的经过相位偏移和阵元变迹处理后的频域空化信号。4.根据权利要求1或2所述的成像方法，其特征在于：所述步骤二具体包括以下步骤：2.1)利用步骤一所得的所有阵元的经过相位偏移和阵元变迹处理后的频域空化信号构建协方差矩阵R：其中，S(f,x,z)＝[S1(f,x,z)；S2(f,x,z)；...；SN(f,x,z)]为超声成像换能器的N个阵元的经过相位偏移和阵元变迹处理后的频域空化信号矩阵，表示对于任意的频率f；2.2)利用步骤2.1)所得协方差矩阵构建自适应波束合成的代价函数：其中，a为要求解的导向矢量，为假定的导向矢量，||·||代表欧几里得范数，为约束条件，ε为导向矢量不确定集参数；2.3)经过步骤2.2)后，引入拉格朗日乘数并构造拉格朗日约束函数：其中，λ为拉格朗日乘数；2.4)将步骤2.3)所得的拉格朗日约束函数对导向矢量a求导并令求导所得导函数为零，然后利用矩阵求逆引理，得到导向矢量表达式：其中，I为单位矩阵；2.5)将步骤2.4)所得的导向矢量表达式代入步骤2.2)所得的代价函数的约束条件中，则约束条件改写为：2.6)通过步骤2.1)所得的协方差矩阵R的特征空间分解对步骤2.5)所得的约束条件进行转化，然后采用牛顿迭代法求解转化后的约束条件中的拉格朗日乘数λ，然后通过步骤2.4)所得的导向矢量表达式计算出导向矢量，并做归一化处理，得到归一化导向矢量2.7)根据步骤2.6)所得的归一化导向矢量和步骤2.1)所得的协方差矩阵R计算自适应波束合成的加权矢量w：5.根据权利要求1或2所述的成像方法，其特征在于：所述步骤三具体包括以下步骤：3.1)对根据步骤一得到的所有阵元的经过相位偏移和阵元变迹处理后的频域空化信号所构建的协方差矩阵进行特征空间分解：R＝UΛUH＝RS+RI其中，U＝[u1,u2,...,uN]为特征向量矩阵，Λ＝diag[γ1,γ2,...,γN]为对角矩阵，该矩阵对角元素为特征值，且γ1≥γ2≥...≥γN，RS为信号...

【专利技术属性】
技术研发人员：万明习，路舒宽，李任晏，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61