[发明专利]一种基于混合子空间投影的广义旁瓣相消超声成像方法

说明书

本发明涉及一种基于混合子空间投影的广义旁瓣相消超声成像方法，属于超声成像技术领域。该方法包括：预处理接收的回波信号；划分子阵，对其前后向平滑和对角加载处理，获得样本协方差矩阵；对样本协方差矩阵进行特征分解，并依据样本协方差矩阵的特征值大小以及期望方向向量与样本协方差矩阵的特征矢量相关性，构造混合信号子空间；将广义旁瓣相消器的期望方向向量投影到混合信号子空间的左奇异空间，并基于改进后的期望方向向量构造新的阻塞矩阵；形成广义旁瓣相消波束；将该波束的权值投影到混合信号子空间进行修正；利用修正后的权值对回波信号加权求和，得到合成信号，本发明可以显著提高波束形成算法的稳健性和成像质量。

技术领域

本发明属于超声成像技术领域，涉及一种基于混合子空间投影的广义旁瓣相消超声成像算法。

背景技术

超声成像具有安全、实时、便捷等优点，因此在医学领域得到广泛应用。数字波束合成是超声成像最为关键的环节。而数字波束合成算法中应用最广泛、最简单的波束形成算法是延时叠加(Delay And Sum,DAS)算法，它是根据阵元通道几何位置关系对所接收的回波信号进行延时量的计算，然后对延时后的数据对齐叠加。传统DAS算法复杂度低，成像速度快，但由于其采用固定窗函数加权导致主瓣宽度增加，分辨率较低。

最小方差无失真波束形成器(Minimum Variance,MV)能够有效提高成像图像分辨率，通过干扰信号和期望信号的方向性差异对干扰及噪声信号进行滤除。然而其稳健性差，不利于实际应用。广义旁瓣相消器(Generalized Sidelobe Canceller,GSC)作为最小方差无失真波束形成器的一种等效结构其对成像的改善效果与其相差不大。近年来，有学者提出将特征空间算法引入广义旁瓣相消器算法(Eigen Space Generalized SidelobeCanceller,ESGSC)中，通过将广义旁瓣相消自适应权矢量投影到基于协方差矩阵特征值大小所构造出的信号子空间中，以提高广义旁瓣消息器的对比度和噪声抑制能力。然而基于特征空间的广义旁瓣相消算法对于复杂环境成像中，往往会造成图像失真。尤其对于强散斑以及强散射点周围的背景进行成像时，该算法会产生较为严重的黑区伪像。这是由于干扰与噪声对应的特征值大于期望信号所对应的特征值，从而导致了传统特征空间广义旁瓣相消器稳健性变差。

综上所述，目前亟需一种既能保持特征空间广义旁瓣相消算法对比度及噪声抑制性能，又能保持强散斑背景不失真、具有强稳健性的波束形成算法。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于混合子空间投影的广义旁瓣相消超声成像方法，在保持传统特征空间广义旁瓣相消自适应波束形成算法对比度性能基本不变的情况下，有效提高算法稳健性，改善强散斑背景成像效果，从而提高算法综合成像质量。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于混合子空间投影的广义旁瓣相消超声成像算法，具体包括以下步骤：

S1：对超声阵元接收的回波信号进行放大、AD转换和延时聚焦处理，以获得超声回波数据；得到延时聚焦处理之后的信号x_d(k)；

S2：将接收阵列依次划分为具有重叠阵元的子阵，然后对相应接收子阵的回波信号进行前后向平滑和对角加载处理，以获得样本协方差矩阵；

S3：对样本协方差矩阵进行特征分解，并依据样本协方差矩阵的特征值大小以及广义旁瓣相消器的期望方向向量与样本协方差矩阵的特征矢量的相关性，共同构造混合信号子空间；

S4：将广义旁瓣相消器的期望方向向量投影到混合信号子空间的左奇异空间，并基于改进后的期望方向向量构造新的阻塞矩阵；

S5：利用改进后的期望方向向量和新的阻塞矩阵进行广义旁瓣相消自适应波束形成；

S6：将广义旁瓣相消波束形成后得到的权值投影到混合信号子空间进行修正；