[发明专利]一种采用逆卷积运算的光声图像优化方法

说明书

本发明公开了一种采用逆卷积运算的光声图像优化方法，包括以下步骤：先通过采集点源的光声信号来得到逆卷积核；采集待处理信号；估算出待处理信号的信噪比；使用维纳逆卷积的方法对待处理信号做逆卷积处理；以逆卷积之后的信号为输入进行图像重建，在灰度非线性变换处理后得到最终的优化图像。本发明针对光声成像分辨率低，伪影严重的问题，进行了优化，通过逆卷积运算消除了由于生物组织热膨胀的平衡特性以及采集系统的影响所导致的信号变形，在优化成像质量的同时也可以保证重建速度与效率。

技术领域

本发明属于光声信号处理及成像领域，特别是一种针对光声成像的优化方法。

背景技术

近些年，光声成像作为一种具有广泛应用前景的新兴成像技术，相关的研究日趋广泛与深入。这是由于光声成像结合了纯光学成像和超声成像的优点，能够在保证一定的成像深度的情况下，达到较高的对比度和空间分辨率。同时，相比于目前主流的超声成像，光声成像的仪器成本更低，有着相当高的应用价值。然而，由于光声信号的信噪比很低，导致重建出的光声图像易出现伪影，所以该项技术没有目前无法被广泛应用。同时，提高图像的分辨率可以使得图像上的细节部分显现出来，提升诊断成功率，所以在目前的成像领域，提高图像分辨率是一种基本需求。鉴于此，提高光声图像的质量，减轻伪影，提高图像分辨率是加速光声成像发展的根本途径与迫切需要。

发明内容

发明目的：本发明所要解决的技术问题是针对光声信号由于生物组织的热膨胀特性以及采集设备的影响，使得采集到的信号为无数个N形波的叠加，然而N形波中的负值部分会令信号产生混叠，导致重建图像信噪比低，分辨率低。为了从根源出发克服该不足，本发明提出基于逆卷积的方法来消除下陷波，将信号还原成脉冲波的形式。

本发明在不损失信息的前提下，提供了一种可以提高图像质量，并保证重建速度与效率的图像优化方法，包括如下步骤：

步骤一，利用光声数据采集设备，将极细的物体视为理想点源，用脉冲激光照射该点源，同时用阵列传感器接收声压信号p_d(r₀，t)，其中r₀为传感器坐标向量参数，t为时间参数；

步骤二，该组信号包括N个通道数据，正常情况下，忽略时延差异，每个通道数据的波形可视为一致的，遂截取其中任一通道的有用信号段，该信号段可视作生物组织热膨胀特性以及这套光声采集设备两者的总系统响应，也即逆卷积运算中的逆卷积核h(t)，并对h(t)的幅值做标准化处理；

步骤三，采集待处理信号：使用同一套采集设备，在不改变采样率的前提下，原则上可以以任意物体为目标采集原始声压数据作为待处理信号g(t)；

步骤四，估算出待处理信号的信噪比作为后续逆卷积的输入变量；

步骤五，采用维纳逆卷积的方法，将由步骤二中得到的h(t)作为逆卷积核，结合已知的信噪比信息，对原始数据g(t)做逆卷积处理，得到优化信号f(t)；

步骤六，为了减轻维纳逆卷积的振铃效应，用一个频域带通滤波器将振铃的固定频率滤除；

步骤七，开始进行图像重建：通过基于延时求和原理的光声重建函数，以逆卷积处理后的信号f(t)作为输入变量，辅以采样率以及延时两个参数，得到的输出量即为优化后的光声图像；

步骤八，对步骤七中得到的光声图像做灰度非线性变换处理，压缩其中灰度值低的部分，所得结果即为最终的优化图像。

本发明中，优选地，步骤一中用点源作为信号源来发射超声波，用阵列传感器采集声压信号p_d(r₀，t)，其中阵列传感器是由N个单传感器组成，每个传感器为一个通道，可接收信号的一个时间序列，所以共接收到时延不同的N个时间序列。其中，时延值是根据传感器与信号源的距离决定。