一种基于小波域压缩感知的CMUT超声图像重建方法技术

本发明专利技术公开了一种基于小波域压缩感知的CMUT超声图像重建方法，涉及CMUT超声图像压缩重建领域。首先搭建CMUT超声成像检测系统，获取被测模型的CMUT超声图像回波数据；然后选取离散小波基作为对CMUT超声原始回波数据进行压缩感知的稀疏基、随机高斯矩阵作为小波域压缩感知的传感矩阵，利用正交匹配追踪算法对处理后的小波域图像数据进行图像重建；其次在不同压缩率条件下对CMUT超声原始回波数据进行压缩重建并计算重建误差；最后将小波域压缩重建图像结果与频域压缩重建图像结果进行对比，评估重建效果。本发明专利技术将压缩感知应用到CMUT超声图像压缩重建领域，解决CMUT超声成像检测系统中全通道采集带来的存储数据量大的问题，可有效降低CMUT超声成像检测系统复杂度。有效降低CMUT超声成像检测系统复杂度。有效降低CMUT超声成像检测系统复杂度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于小波域压缩感知的CMUT超声图像重建方法


[0001]本专利技术涉及CMUT超声图像压缩重建领域，具体为一种基于小波域压缩感知的CMUT超声图像重建方法。

技术介绍

[0002]目前国内外的超声成像系统中大多采用压电超声换能器，但由于高密度的压电换能器存在工艺难度大、成本高、功耗大的问题，制约了超声成像系统的进一步发展。而电容式微机械超声换能器(CMUT)由于其具有功耗低、尺寸小、高集成度、带宽大等特点，可准确获取组织内部微小密度变化带来的信号差别，适用于高密度集成的超声成像检测系统。近年来，超声成像领域对成像清晰度要求越来越高，尤其是三维超声成像，这对超声阵列的阵元间距、阵元尺寸、阵元数量的要求也越高，阵列的阵元数可达数百甚至上千，导致CMUT超声成像检测系统接收数据量剧增，对CMUT超声信号的存储和处理分析都有了更高的要求。
[0003]由Donoho、Cand
è
s等人提出的压缩感知理论在超声信号和图像处理领域得到了广泛研究和有效应用。压缩感知理论的核心思想是当原始信号是稀疏的或在能进行稀疏表示的前提下，由远低于奈奎斯特采样定理要求的采样点数对原始信号进行精确重建。压缩感知与传统压缩方法相比，将信号的压缩与采样合并进行，节约了传输和存储成本，降低了硬件系统复杂度。
[0004]当前，国内在CMUT超声成像领域的研究主要集中在理论基础和成像算法的研究，将压缩感知理论应用在CMUT超声图像压缩重建领域的研究目前还很少，相关研究的开发空间较大，其研究成果对于CMUT器件高分辨率成像具有重要意义和应用价值。

技术实现思路

[0005]本专利技术为了解决高密度CMUT阵列超声成像检测系统中存在存储数据量大的问题，提供了一种基于小波域压缩感知的CMUT超声图像重建方法。
[0006]本专利技术是通过如下技术方案来实现的：一种基于小波域压缩感知的CMUT超声图像重建方法，包括如下步骤：
[0007]a)搭建CMUT超声成像检测系统，获取被测模型的CMUT超声图像回波数据用于后续重建分析；所述CMUT超声成像检测系统包括：主机控制器、数据采集系统和CMUT线阵探头；CMUT线阵探头将被测模型的实时超声图像回波数据传输至主机控制器，具体方法为：采用CMUT线阵探头对被测模型的目标区域进行检测，使用60MHz采样频率进行采样；待目标区域检测完毕后，提取包含目标区域的CMUT超声B扫图像回波数据作为原始数据进行后续分析处理。
[0008]b)对离散非平稳的CMUT超声原始图像列信号使用离散小波变换进行稀疏化，选取随机高斯矩阵作为小波域压缩感知的传感矩阵，利用正交匹配追踪算法对处理后的小波域图像数据进行CMUT超声图像重建；
[0009]c)结合步骤b)的方法，在不同压缩率下对被测模型的CMUT超声图像回波数据使用
离散小波变换进行压缩重建，评估重建效果具体为：对获得的CMUT超声原始图像回波数据使用离散小波变换进行稀疏化；压缩率定义为被压缩的信号长度与原始信号长度之比；对部分小波域数据进行压缩，设定压缩率范围为30％—80％，每隔10％为一档，利用压缩感知对处理后的小波域数据进行CMUT超声图像重建；选取结构相似度SSIM、峰值信噪比PSNR和均方根误差NRMSE作为评价图像重建算法精度的指标，分析在不同压缩率下的CMUT超声图像重建效果。
[0010]d)结合步骤b)的方法，使用步骤b)选取的传感矩阵和重建算法，对获得的CMUT超声原始图像回波数据使用离散傅里叶变换，对部分频域数据进行压缩，设定压缩率范围为30％—80％，每隔10％为一档，利用压缩感知对处理后的频域数据进行图像重建；计算频域条件下重建图像的结构相似度SSIM、峰值信噪比PSNR和均方根误差NRMSE，与小波域重建图像结果对比并分析CMUT超声图像重建效果；
[0011]e)在相同压缩率范围内，将经过离散小波变换及离散傅里叶变换后的被测模型的CMUT超声图像进行重建，最后将小波域压缩重建图像结果与频域压缩重建图像结果进行对比，评估不同稀疏基条件下CMUT超声图像重建效果。
[0012]与现有技术相比本专利技术具有以下有益效果：本专利技术所提供的一种基于小波域压缩感知的CMUT超声图像重建方法：
①
将压缩感知理论应用在CMUT超声图像压缩重建领域，利用离散小波变换对原始图像数据进行小波域压缩重建，并取得了良好效果；
②
通过搭建CMUT超声成像检测实验平台，在不同压缩率下对被测模型进行重建，比较在不同压缩下重建图像的结构相似度SSIM、峰值信噪比PSNR和均方根误差NRMSE；结果表明，使用本专利技术提出的一种基于小波域压缩感知的CMUT超声图像重建方法，可以用远低于奈奎斯特采样定理要求的采样点数据获得良好的图像重建结果，证实了该方法在CMUT超声图像压缩重建领域的应用潜力；
③
通过将小波域压缩感知图像重建结果与频域压缩感知图像重建结果进行对比，进一步证明了所述方法的CMUT超声图像重建效果。
附图说明
[0013]图1为一种基于小波域压缩感知的CMUT超声图像重建方法的流程图。
[0014]图2为CMUT超声乳腺成像检测系统的结构示意图。
[0015]图3为在不同压缩率下小波域重建图像的结构相似度SSIM结果。
[0016]图4为在不同压缩率下小波域重建图像的峰值信噪比PSNR结果。
[0017]图5为在不同压缩率下小波域重建图像的均方根误差NRMSE结果。
[0018]图6为小波域和频域条件下重建图像的结构相似度SSIM对比结果。
[0019]图7为小波域和频域条件下重建图像的峰值信噪比PSNR对比结果。
[0020]图8为小波域和频域条件下重建图像的均方根误差NRMSE对比结果。
具体实施方式
[0021]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和具体实例，对本专利技术实施方式进行详细说明。
[0022]一种基于小波域压缩感知的CMUT超声图像重建方法，如图1和图2所示，包括如下步骤：
[0023]a)搭建CMUT超声成像检测系统，获取被测模型的CMUT超声图像回波数据用于后续重建分析；所述CMUT超声成像检测系统包括：主机控制器、数据采集系统和CMUT线阵探头；CMUT线阵探头将被测模型的实时超声图像回波数据传输至主机控制器，具体方法为：采用CMUT线阵探头对被测模型的目标区域进行检测，使用60MHz采样频率进行采样；待目标区域检测完毕后，提取包含目标区域的CMUT超声B扫图像回波数据作为原始数据进行后续分析处理。
[0024]b)对离散非平稳的CMUT超声原始图像列信号使用离散小波变换进行稀疏化，选取随机高斯矩阵作为小波域压缩感知的传感矩阵，利用正交匹配追踪算法对处理后的小波域图像数据进行CMUT超声图像重建；
[0025]c)结合步骤b)的方法，在不同压缩率下对被测模型的CMUT超声图像回波数据使用离散小波变换进本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于小波域压缩感知的CMUT超声图像重建方法，其特征在于：包括如下步骤：a)搭建CMUT超声成像检测系统，获取被测模型的CMUT超声图像回波数据用于后续重建分析；b)对离散非平稳的CMUT超声原始图像列信号使用离散小波变换进行稀疏化，选取随机高斯矩阵作为小波域压缩感知的传感矩阵，利用正交匹配追踪算法对处理后的小波域图像数据进行CMUT超声图像重建；c)结合步骤b)的方法，在不同压缩率下对被测模型的CMUT超声图像回波数据使用离散小波变换进行压缩重建，选取结构相似度SSIM、峰值信噪比PSNR和均方根误差NRMSE作为评价图像重建算法精度的指标，评估在不同压缩率下的CMUT超声图像重建效果；d) 对CMUT超声原始图像列信号进行离散傅里叶变换，使用步骤b)选取的传感矩阵和重建算法，在不同压缩率下对被测模型的频域图像数据进行压缩重建；选取结构相似度SSIM、峰值信噪比PSNR和均方根误差NRMSE作为评价图像重建算法精度的指标，评估在不同压缩率下的CMUT超声图像重建效果；e)在相同压缩率范围内，将经过离散小波变换及离散傅里叶变换后的被测模型的CMUT超声图像进行重建，最后将小波域压缩重建图像结果与频域压缩重建图像结果进行对比，评估不同稀疏基条件下CMUT超声图像重建效果。2.根据权利要求1所述的一种基于小波域压缩感知的CMUT超声图像重建方法，其特征在于：步骤a)中，所述CMUT超声成像检测系统包括：主机控制器、数据采集系统和CMUT线阵探头；CMUT线阵探头将被...

【专利技术属性】
技术研发人员：张文栋，邵星灵，杨玉华，张甜，雷淼，武洋，
申请(专利权)人：中北大学，
类型：发明
国别省市：