一種合成孔徑壓縮感知超聲成像中的高效能稀疏字典的設(shè)計(jì)方法技術(shù)

本發(fā)明專利技術(shù)公布了一種合成孔徑壓縮感知超聲成像中的高效能稀疏字典的設(shè)計(jì)方法，屬于超聲成像技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括如下步驟：超聲陣列接收的連續(xù)回波信號(hào)進(jìn)行放大處理和A/D轉(zhuǎn)換，獲得超聲成像所需要的回波信號(hào)x；選取delta矩陣作為合成孔徑壓縮感知超聲成像的測量矩陣，對(duì)回波信號(hào)x進(jìn)行非均勻壓縮采樣，得到測量信號(hào)y；利用發(fā)射脈沖作為基函數(shù)構(gòu)造高效能稀疏字典Ψ；根據(jù)delta矩陣、測量信號(hào)y以及高效能稀疏字典Ψ構(gòu)建合成孔徑壓縮感知超聲成像的數(shù)學(xué)模型，通過該模型和重構(gòu)算法得到重建原始回波信號(hào)

【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
一種合成孔徑壓縮感知超聲成像中的高效能稀疏字典的設(shè)計(jì)方法
本專利技術(shù)屬于超聲成像
，具體涉及一種合成孔徑壓縮感知超聲成像中的高效能稀疏字典的設(shè)計(jì)方法。
技術(shù)介紹
合成孔徑成像是目前超聲成像中用于提高圖像分辨率、改善成像質(zhì)量的一種方法。這種技術(shù)最早由Passman在1996年提出，其基本思想是單個(gè)陣元依次發(fā)射脈沖信號(hào)，全部陣元同時(shí)接收來自檢測區(qū)域的散射信號(hào)，然后對(duì)所有陣元數(shù)據(jù)進(jìn)行處理得到最終的醫(yī)學(xué)圖像，因此需要存儲(chǔ)的回波數(shù)據(jù)量十分巨大，增加了硬件實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜度。壓縮感知是近年來針對(duì)高速數(shù)據(jù)采集與大容量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)而提出的一種解決辦法，該理論認(rèn)為當(dāng)信號(hào)本身或在某個(gè)變換域上是稀疏的，則通過重構(gòu)算法便可以從少量采樣數(shù)據(jù)中以極高的精度重建原始信號(hào)，減少需要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量，降低硬件實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度。由于壓縮感知首先要將待恢復(fù)信號(hào)變換到某一個(gè)稀疏域中，常見的重構(gòu)算法是先重構(gòu)出稀疏域中的稀疏表示系數(shù)進(jìn)而恢復(fù)出原始信號(hào)，因而信號(hào)在稀疏域中的稀疏系數(shù)直接決定了重構(gòu)的效果。在相同重構(gòu)條件下，稀疏系數(shù)越稀疏，即非零元素越少，重構(gòu)精度越高，該稀疏字典的效能就越好。目前常用的稀疏變換矩陣有：離散傅立葉變換(DiscreteFourierTransform,DFT)矩陣、離散正交余弦變換(Discretecosinetransform,DCT)矩陣、小波變換(DiscreteWaveletTransform,DWT)矩陣、離散沃爾什-哈爾瑪變換(DiscreteWalsh-HadamardTransform,DWHT)矩陣等。而常見的稀疏矩陣缺少針對(duì)性，特別是當(dāng)應(yīng)用于超聲回波信號(hào)這種具有重復(fù)疊加特性的信號(hào)時(shí)，并沒有充分利用信號(hào)自身的特點(diǎn)，故其稀疏表示能力有限，重構(gòu)精度低，在低壓縮率下難以保證重構(gòu)圖像的效果。因此設(shè)計(jì)高效能的稀疏字典是合成孔徑壓縮感知超聲成像應(yīng)用研究的熱點(diǎn)。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
有鑒于此，本專利技術(shù)的目的在于提供一種合成孔徑壓縮感知超聲成像中的高效能稀疏字典的設(shè)計(jì)方法。為達(dá)到上述目的，本專利技術(shù)提供如下技術(shù)方案：一種合成孔徑壓縮感知超聲成像中的高效能稀疏字典的設(shè)計(jì)方法，該方法包括以下步驟：1)聲陣列接收的連續(xù)回波信號(hào)x(t)進(jìn)行放大處理和A/D轉(zhuǎn)換，獲得超聲成像所需要的回波信號(hào)x；2)選取delta矩陣作為合成孔徑壓縮感知超聲成像的測量矩陣，對(duì)回波信號(hào)x進(jìn)行一定比例的非均勻壓縮采樣，得到測量信號(hào)y；3)利用發(fā)射脈沖s(t)作為基函數(shù)構(gòu)造高效能稀疏字典Ψ；4)根據(jù)delta矩陣、測量信號(hào)y以及高效能稀疏字典Ψ構(gòu)建合成孔徑壓縮感知超聲成像的數(shù)學(xué)模型；5)通過合成孔徑壓縮感知超聲成像的數(shù)學(xué)模型和重構(gòu)算法得到重建原始回波信號(hào)6)利用重建原始回波信號(hào)進(jìn)行波束合成并最終成像；進(jìn)一步，在步驟2)中，具體包括：21)根據(jù)回波信號(hào)x的長度N以及選定的壓縮采樣率p，計(jì)算測量信號(hào)y的長度M＝p·N；22)隨機(jī)選取M×N維的delta矩陣Φ作為合成孔徑壓縮感知超聲成像的測量矩陣，其中delta矩陣Φ中元素“1”對(duì)應(yīng)采樣信號(hào)被存儲(chǔ)下來，元素“0”對(duì)應(yīng)的采樣信號(hào)未被存儲(chǔ)舍棄。23)用delta矩陣Φ對(duì)回波信號(hào)x進(jìn)行壓縮采樣，得到測量信號(hào)y＝Φx。進(jìn)一步，在步驟3)中，具體包括：31)利用連續(xù)回波信號(hào)x(t)是發(fā)射脈沖s(t)經(jīng)過不同延時(shí)衰減以后的疊加特性，回波信號(hào)x的數(shù)學(xué)表達(dá)式可以表示為：其中T為發(fā)射脈沖的周期，n為反射接收的脈沖信號(hào)個(gè)數(shù)，t為從超聲陣列發(fā)出第一個(gè)脈沖開始的時(shí)間，tm和αm分別為第m個(gè)反射回波的延遲時(shí)間和幅度。若系統(tǒng)的采樣頻率為fs，則采樣周期TS＝1/fs，連續(xù)回波信號(hào)x(t)可以重新表示為：其中nm＝tm/Ts。32)利用發(fā)射脈沖信號(hào)s(t)構(gòu)造稀疏基函數(shù)和稀疏字典：ψi(t)＝s(t-iTs)Ψ＝{ψi(t)|ψi(t)＝s(t-iTs)}i＝1,2,…,N利用頻率fs對(duì)稀疏基函數(shù)進(jìn)行離散化采樣得到向量：ψi＝[0,…,0,s(Ts),s(2Ts),s(3Ts),…,s(kTs),0,…,0]＝[0,…0,ψ,0,…,0]其中k＝T/TS，ψ＝[s(Ts),s(2Ts),s(3Ts),…,s(kTs)]。將ψi代入Ψ得到高效能稀疏字典Ψ∈CN×N：33)選取稀疏字典Ψ作為稀疏矩陣，回波信號(hào)x在Ψ上的稀疏變換為：其中α為回波信號(hào)x在Ψ上的稀疏系數(shù)。進(jìn)一步，在步驟4)中，根據(jù)delta矩陣Φ、測量信號(hào)y以及高效能稀疏字典Ψ構(gòu)建合成孔徑壓縮感知超聲成像的數(shù)學(xué)模型：y＝Φx＝ΦΨα進(jìn)一步，在步驟5)中，具體包括：51)通過求解最優(yōu)化問題argmin||α||1s.t.ΦΨα＝Φx＝y(tǒng)，得到回波信號(hào)x的實(shí)際稀疏表示52)通過高效能稀疏字典Ψ和實(shí)際稀疏表示重建原始回波信號(hào)其中進(jìn)一步，在步驟6)中，通過傳統(tǒng)的延時(shí)疊加波束合成算法對(duì)重建原始回波信號(hào)進(jìn)行加權(quán)求和，計(jì)算得到波束合成信號(hào)：其中，sDAS表示計(jì)算得到的波束合成信號(hào)，表示第i個(gè)陣元上的重建原始回波信號(hào)，N1為表示超聲陣列的總數(shù)。由于采用了上述技術(shù)方案，本專利技術(shù)具有如下的優(yōu)點(diǎn)：本專利技術(shù)公布了一種合成孔徑壓縮感知超聲成像中的高效能稀疏字典的設(shè)計(jì)方法；該方法根據(jù)超聲回波信號(hào)的衰減疊加特性，利用發(fā)射脈沖設(shè)計(jì)了一種高效能的稀疏字典。該字典理論上能使回波信號(hào)稀疏系數(shù)的稀疏度等于陣元接收到的反射回波個(gè)數(shù)，使回波信號(hào)具備良好的稀疏性。相同重構(gòu)條件下本專利稀疏字典的重構(gòu)精度更高、重構(gòu)誤差更小，進(jìn)一步減少合成孔徑超聲成像所需存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量、降低系統(tǒng)的復(fù)雜度。附圖說明為了使本專利技術(shù)的目的、技術(shù)方案和有益效果更加清楚，本專利技術(shù)提供如下附圖進(jìn)行說明：圖1為本專利技術(shù)所述方法的技術(shù)流程圖；圖2為原始單列回波信號(hào)；圖3為單列回波信號(hào)在4種稀疏字典下的稀疏表示；圖4為50％壓縮率時(shí)單列回波信號(hào)在4種稀疏字典下的重構(gòu)信號(hào)；圖5為50％壓縮率時(shí)不同稀疏變換下的重構(gòu)圖像；圖6為不同稀疏變換成像在60mm處截面分析；圖7為原始圖像和50％壓縮率時(shí)4種不同稀疏變換下的重構(gòu)圖像；圖8為稀疏字典下4種不同壓縮率的重構(gòu)圖像；圖9為不同壓縮率下4種稀疏變換的平均絕對(duì)誤差分析；圖10為原始體模圖像和30％壓縮率時(shí)4種不同稀疏變換下的重構(gòu)圖像。具體實(shí)施方式下面將結(jié)合附圖，對(duì)本專利技術(shù)的優(yōu)選實(shí)施例進(jìn)行詳細(xì)的描述。圖1為本專利技術(shù)的技術(shù)流程圖，如圖所示，本專利技術(shù)提供一種合成孔徑壓縮感知超聲成像中的高效能稀疏字典的設(shè)計(jì)方法，包括以下步驟：1)聲陣列接收的連續(xù)回波信號(hào)x(t)進(jìn)行放大處理和A/D轉(zhuǎn)換，獲得超聲成像所需要的回波信號(hào)x；2)選取delta矩陣作為合成孔徑壓縮感知超聲成像的測量矩陣，對(duì)回波信號(hào)x進(jìn)行一定比例的非均勻壓縮采樣，得到測量信號(hào)y。具體包括一下步驟：21)根據(jù)回波信號(hào)x的長度N以及選定的壓縮采樣率p，計(jì)算測量信號(hào)y的長度M＝p·N；22)隨機(jī)選取M×N維的delta矩陣Φ作為合成孔徑壓縮感知超聲成像的測量矩陣，其中delta矩陣Φ中元素“1”對(duì)應(yīng)采樣信號(hào)被存儲(chǔ)下來，元素“0”對(duì)應(yīng)的采樣信號(hào)未被存儲(chǔ)舍棄。23)用delta矩陣Φ對(duì)回波信號(hào)x進(jìn)行壓縮采樣，得到測量信號(hào)y＝Φx。3)利用發(fā)射脈沖s(t)作為基函數(shù)構(gòu)造高效能稀疏字典Ψ。具體包括以下步驟：31)利用連續(xù)回波信號(hào)x(t)是發(fā)射脈沖s(t)經(jīng)過不同延時(shí)衰減以后的疊加特性，回波信號(hào)x的數(shù)學(xué)表達(dá)式可以表示為：其中T本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
一種合成孔徑壓縮感知超聲成像中的高效能稀疏字典的設(shè)計(jì)方法，其特征在于，該方法包括如下步驟：1)超聲陣列接收的連續(xù)回波信號(hào)x(t)進(jìn)行放大處理和A/D轉(zhuǎn)換，獲得超聲成像所需要的回波信號(hào)x；2)選取delta矩陣作為合成孔徑壓縮感知超聲成像的測量矩陣，對(duì)回波信號(hào)x進(jìn)行非均勻壓縮采樣，得到測量信號(hào)y；3)利用發(fā)射脈沖s(t)作為基函數(shù)構(gòu)造高效能稀疏字典Ψ；4)根據(jù)delta矩陣、測量信號(hào)y以及高效能稀疏字典Ψ構(gòu)建合成孔徑壓縮感知超聲成像的數(shù)學(xué)模型；5)通過合成孔徑壓縮感知超聲成像的數(shù)學(xué)模型和重構(gòu)算法得到重建原始回波信號(hào)

【技術(shù)特征摘要】
1.一種合成孔徑壓縮感知超聲成像中的高效能稀疏字典的設(shè)計(jì)方法，其特征在于，該方法包括如下步驟：1)超聲陣列接收的連續(xù)回波信號(hào)x(t)進(jìn)行放大處理和A/D轉(zhuǎn)換，獲得超聲成像所需要的回波信號(hào)x；2)選取delta矩陣作為合成孔徑壓縮感知超聲成像的測量矩陣，對(duì)回波信號(hào)x進(jìn)行非均勻壓縮采樣，得到測量信號(hào)y；3)利用發(fā)射脈沖s(t)作為基函數(shù)構(gòu)造高效能稀疏字典Ψ；4)根據(jù)delta矩陣、測量信號(hào)y以及高效能稀疏字典Ψ構(gòu)建合成孔徑壓縮感知超聲成像的數(shù)學(xué)模型；5)通過合成孔徑壓縮感知超聲成像的數(shù)學(xué)模型和重構(gòu)算法得到重建原始回波信號(hào)6)利用重建原始回波信號(hào)進(jìn)行波束合成并最終成像。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種合成孔徑壓縮感知超聲成像中的高效能稀疏字典的設(shè)計(jì)方法，其特征在于：在步驟2)中，具體包括：21)根據(jù)回波信號(hào)x的長度N以及選定的壓縮采樣率p，計(jì)算測量信號(hào)y的長度M＝p·N；22)隨機(jī)選取M×N維的delta矩陣Φ作為合成孔徑壓縮感知超聲成像的測量矩陣，其中delta矩陣Φ中元素“1”對(duì)應(yīng)采樣信號(hào)被存儲(chǔ)下來，元素“0”對(duì)應(yīng)的采樣信號(hào)未被存儲(chǔ)舍棄；23)用delta矩陣Φ對(duì)回波信號(hào)x進(jìn)行壓縮采樣，得到測量信號(hào)y＝Φx。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種合成孔徑壓縮感知超聲成像中的高效能稀疏字典的設(shè)計(jì)方法，其特征在于：在步驟3)中，具體包括：31)連續(xù)回波信號(hào)x(t)是發(fā)射脈沖s(t)經(jīng)過不同延時(shí)衰減以后的疊加，回波信號(hào)x的數(shù)學(xué)表達(dá)式表示為：其中T為發(fā)射脈沖的周期，n為反射接收的脈沖信號(hào)個(gè)數(shù)，t為從超聲陣列發(fā)出第一個(gè)脈沖開始的時(shí)間，tm和αm分別為第m個(gè)反射回波的延遲時(shí)間和幅度；若系統(tǒng)的采樣頻率為f...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：王平，李娜，羅漢武，曹永東，王東升，李猛克，崔士剛，陳師寬，江金洋，杜煒，謝解解，石軼哲，倪磊，楊飛，李剛健，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：重慶大學(xué)，國網(wǎng)內(nèi)蒙古東部電力有限公司檢修分公司，
類型：發(fā)明
國別省市：重慶,50