超声合成孔径原理VIP免费

超声合成孔径原理,合成孔径聚焦的基本原理可描述如下：传感器以一定步长沿线性孔径轨迹移动，在轨迹上的孔径位置向成像区域发射脉冲信号，并接收和储存检测信号，然后下一孔径位置进行相同的发射、接收和储存，直达扫描完成；接着按照重建点对相应孔径检测号的回波做时延调整、信号叠加和平均等处理，实现逐点聚焦，最终重建整个成像区域的信号反射图。超声合成孔径技术主要应用于阵列换能器，通过合成阵列中各个换能器接收到的回波以得到高分辨率与信噪比的图像。目前超声合成孔径成像中应用最为广泛的是时延叠加算法。1孔径尺寸与分辨率的关系超声波传播是随距离发散的，因此合成孔径技术要实现侧向分辨率的提高，需采用聚焦的方法。与传统的声透镜聚焦和采用凹面换能器聚焦不同，合成孔径聚焦是采用电子聚焦的方法，即通过变换各个换能器通道的相位（或改变时间）来实现聚焦。设聚焦半径为R，则焦点处的波束宽度，即侧向分辨率可表示为：其中，D为换能器的发射孔径（上式的结果为理想结果，没有考虑换能器的波束指向性）。因此，在聚焦距离和换能器频率固定的条件下，提高侧向分辨率的方法是增大换能器发射孔径。2时延-叠加算法为了提高超声成像的侧向分辨率，超声成像系统采用规模较大的换能器阵以得到较大的孔径，如图2-5所示，图中以5个换能器阵列作为示例。在成像过程中，孔径阵列将在组织体内产生一个聚焦点。由于超声波的扩散性，来自聚焦点位置以外的、其它目标的散射回波也会叠加到聚焦点产生的回波中，进而对处于聚焦位置的目标的分辨率和信噪比产生影响。但由于换能器为扫描成像，扫描过程中处于空间的不同位置，使得同一目标反射的脉冲回波在接收时发生延迟。根据以上特点，由焦点所处的位置，对各个换能器通道设定不同的延迟形式，在叠加时使焦点处产生的回波同相叠加，从而使焦点处信号幅度得到放大。而组织体中其它位置产生的回波是非同相叠加，信号幅度放大有限甚至被降低，从而达到放大目标回波、抑制其它信号的作用，提高了成像的分辨率和信噪比，此即时延叠加法（DelayandSum）[88]。改变聚焦的控制模式，就能对组织体中处于其它位置的目标进行逐点聚焦，从而使整个组织体的超声图像的分辨率提高。在超声合成孔径系统中，由于在探头扫描方向接收了多个换能器通道的超声数据，故在侧向的回波也是一个宽脉冲，同样需要进行脉冲压缩。因此，超声合成孔径系统的脉冲压缩是一个二维的过程，既包括轴向脉冲压缩，还包括侧向脉冲压缩。提高侧向分辨率主要依靠的是侧向脉冲压缩。对于时延叠加算法，延时和叠加的实质就是匹配滤波。在不考虑侧向传播衰减的前提下，换能器阵列合成输出的信号表示为[89]其中，si(t)为回波信号；wi为匹配滤波器加权值，用于抑制叠加后图像中所产生的距离旁瓣；τi为延迟时间；下标i表示换能器通道标号。当各通道的回波幅度与滤波器相匹配时，就得到较大幅度的叠加输出。DAS算法对扫描线数量要求较高，而在内窥超声合成孔径系统中，由于探头采用旋转扫描方式，其可合成的扫描线数量将受到影响，阻碍分辨率的提升。3自适应阵列法在时延叠加算法中，对各通道回波延迟后，对所有聚焦点采用一组固定的权值进行叠加。实际上，由于超声换能器的波束指向性和组织体对超声波的散射能力不同，采用固定的权值并不能对被测组织体的所有区域实现良好聚焦，因此，发展出了自适应阵列的处理方法。自适应阵列法对聚焦目标的回波进行延迟后，依据一定的自适应算法，由各通道回波的情况计算出一系列权值，最后进行加权叠加[90]，如图2-6所示。自适应阵列算法往往要求回波信号具有高信噪比和窄带宽，且各通道信号之间的相关性较弱。但在B型超声成像系统中，为得到较高的分辨率，需要采用带宽较大的脉冲激励信号，且信号信噪比在30dB左右，不满足高信噪比窄带信号的要求。因此，这限制了自适应阵列方法在B型超声成像系统中的应用效果[91]，而使其适用于多普勒血流检测系统，对提高血流检测的速度分辨率有重要作用。4最小方差法最小方差法，即MV算法（MinimumVariance），最早由Capon在1969年提出，但最初应用在超声领域是在2005年，主要是对窄带超声信号作处理...