CN103403574B - 具有图像采集率优化的成像设备 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种利用应用连续的传输矩阵的N个传感器（T1至TN）的阵列采集介质（M）的高分辨率超声图像的方法，其特征在于该方法包括步骤：定义在初步图像（ZI）中的感兴趣的区域（D1）；确定对应于感兴趣的区域（D1）和不需要的区域的交互传感器相关矩阵；确定由不需要的区域的交互传感器相关矩阵的逆矩阵与感兴趣的区域（D1）的交互传感器相关矩阵的乘积产生的感兴趣的区域（D1）的特征矩阵（MC）；计算感兴趣的区域（D1）的特征矩阵（MC）的特征向量和值以定义传输矩阵；调节在感兴趣的区域（D1）中的图像采集率和图像质量之间的权衡以定义用于激励的特征向量的数量K；将由通过对应于没有实现的激励设置为零的数据完成的采集信号组成的接收矩阵乘以传输矩阵的逆矩阵以获得完整的数据集合；如在合成孔径回波描记成像方法中那样重构对应于感兴趣的区域（D1）的高分辨率图像。

Description

具有图像采集率优化的成像设备
技术领域
本发明的领域为回波描记（echographic）成像。本发明涉及用于成像和治疗人体器官的病变的方法和设备。
更具体地，本发明涉及基于使用合成方法的具有高空间和时间分辨率的成像方法和设备。时间分辨率随着重构图像所必需的激励（firing）的数量的减少而增加。图像采集率（即每单位时间图像的数量）与该时间分辨率直接相关。
背景技术
标准的回波描记成像系统利用由待探测的介质（一般是生物组织）反向散射的回波来分析生物结构的声阻抗特性的变化，并因此重构该介质的图像。
超声图像通常通过生成和发射在给定焦距聚焦并且以给定方向发射的波束获得，以产生被称为一行图像的图像。在图1中示出，其中由虚线曲线以图解的方式表示的延时定律LR被应用至传感器T1至TN的阵列。这产生了在点F周围聚焦的波束B。由箭头以图解的方式表示的横向扫描在传感器阵列的长上实现。因此，通过聚焦接收到的信号重构对应行的图像。通过利用连续偏移成像行对感兴趣的区域进行横向扫描而获得完整的图像。然后观察到最佳成像区域ZIO。
这种成像方法通常使用包括多个用于发射和接收的传感器（例如压电元件）的矩阵、线性或弯曲的回波描记探针。这些传感器经由能够向它们施加相对于彼此延时的电信号的独立电子通道而被单独地控制。发射聚焦通过将延时作用至被发射的各个信号而实现。这些延时对应于各个天线元件与焦点之间的飞行时间差异，从而创建了声学等效的透镜。
其后，在接收中使用动态聚焦定律（即用于每个被重构的像素的延时规律）以隔离来自介质的给定位置并且重新组成介质的声学图像的声学特征。这被称为波束形成。
这种非常广泛地用于商用系统的方法被称为模式B方法。图像质量对于接近焦距的深度是最佳的，但随着远离焦斑的移动而降低。
产生这种图像的特征激励的数量通常等于重构的行的数量，并且与天线元件的数量是相同数量级的，通常为128或256。
已经发展出这种方法的变型。
深度多聚焦方法包括确定多个焦距并且重构位于各个焦点附近的行部分。该方法提高了图像质量，但使所需的激励的数量增加了因子Nfoc，因子Nfoc为所使用的焦距的数量。该方法在图2中示出，并且在美国专利5113706中进行了描述。所发射的连续延迟定律LR1至LR4，各生成在不同的点F1至F4聚焦的波束。可以看到，获得了更宽的最佳成像区域。
合成发射孔径方法包括发射从天线的每一个元件连续发出的非聚焦波束并且之后通过接收聚焦为每一个激励重构所谓的“低分辨率”图像。在图3中示出了这种合成发射孔径方法。在图3A中，第一天线元件朝向漫射介质M发射波。信号被介质漫射和反射。接着，在图3B中，第二天线元件T2朝向介质M发射相同的波，并且对于所有天线元件T1至TN以此类推。
在发射之后从天线元件T1至TN的每一个连续采集的数据集合被称为完整的数据集合。通过对部分图像在幅度和相位上相干求和而获得最终图像，该图像被称为“低分辨率”图像。与标准成像模式相反，采用动态发射聚焦来获得图像，该聚焦是合成的。正是由于这个原因使得术语合成发射孔径被应用。以这种方式获得的图像是最佳质量的并且所需的激励的数量等于天线元件的数量。
以上方法的主要缺点是不能使距离天线太远的区域被成像。信号与由传感器产生的热噪声之间的比率比标准方法的比率低因子√Nel，Nel为天线的元件的数量。这是由于对于对相同的像素成像，标准方法仅需要一次采集，然而相干合成方法需要Nel次激励的采集，也就是说，对于高斯白噪声，为√Nel倍的噪声。其在美国专利5 623 928和美国专利4 604 697中进行了描述。
为了减轻合成孔径成像的信噪比的问题，已开发一种所谓的空间编码方法。该空间编码方法是基于定义和使用传输矩阵。通过在连续发射期间连接天线的各个加权定律来定义传输矩阵。
在采集完整的数据集合的特殊情况下，所使用的传输矩阵为单位矩阵。
空间编码方法包括采用包含在传输矩阵中的加权定律来探测介质，该传输矩阵被预先选择为可逆的。图4中显示了该空间编码方法，其中可以看出传感器T1至TN的每一个采用不同的但是预先定义的强度来发射。每个激励的强度组成将每个传感器处的连续强度分组的传输矩阵ME的向量。以这种方式采集的信号之后被投射到所谓的标准基，即由在传输－采集过程中的给定时刻通过传感器接收的信号组成的每个矩阵左乘以传输矩阵的逆矩阵。
这种技术能够从与单位矩阵不同的传输矩阵ME采集完整的数据集合。更确切地说，可以使用任何传输矩阵，只要它可以求逆。
这种技术的主要优点在于，它能够使合成孔径成像方法的信噪比提高等于传输矩阵的行列式的因子。
这种方法最初由Chiao引入为主要与Hadamard传输矩阵一起使用，特别在以医学超声为背景的美国专利6 048 315中。这些方法更容易实现并且它们使最佳信噪比成为可能。
有时同时使用孔径合成和相干求和方法，例如在文献US2009/0234230中。
不基于传输矩阵的合成方法包括对由非聚焦点波（depointedwaves）的发射形成的图像进行相干求和。此处应用延时定律，使得波前与探针的表面成预定的角度。以这种方式，发射的波在与垂直于探针的方向成特定角度的方向上传播。这种方法提供了与空间编码相同的性能，并且在文献US2003/0125628中进行描述。其存在着对通过以不同角度发射非聚焦波而进行的发射的合成动态聚焦的问题。这种技术接近上述孔径合成方法，不同之处在于，发射非聚焦波而不是圆形波。
近年来已开发了多种方法，最常基于标准模式B成像方法并且目的在于增加图像采集率。
如图5A所示的多行方法包括利用不同于特定接收定律LRR1和LRR4的特定发射定律LRE展宽发射波束B并且适合于实现多个平行的行Nline（此处为四个平行的行）的重构。图像采集率被乘以Nline，但在分辨率和对比度方面图像质量降低。D.P.Shattuck等人在文献“Explososcan-a Parallel Processing Technique for High-SpeedUltrasound Imaging with Linear Phased-Arrays”（美国声学学报，第75卷，第1273-1282页,1984年（XP001148992））中对此进行描述。获得了类似于模式B方法中的最佳成像区域ZIO。
图5B所示的多波束方法包括利用同步发射定律LR1至LR3同时发射多个Nbeam波束B1至B3，每个波束在点F1至F3聚焦，并且同时重构多行。这种方法使激励的数量减少了因子Nbeam，但是降低了图像质量。这种方法从J.Bercoff的论文“L'imagerie échographique ultrarapideet son application àl'étude de la viscoélasticitédu corps humain”（用于研究人体的粘弹性的超快回波描记成像和应用）（巴黎，2004年7月）得知。所获得的最佳成像区域ZIO类似于采用模式B方法获得的最佳成像区域。
就其本身而言，如图5C所示，非聚焦波模式包括发射非聚焦波OP以及包括同时重构成像的区域ZI的所有的线。非聚焦波可以是未将相移应用于通过各个天线元件T1至TN的发射而产生的平面波。这种图像采集率最佳的方法显现出图像质量的剧烈下降。
随着3D成像系统的发展，最近已开发了所谓的自适应图像采集率成像方法。这种方法包括考虑成像环境以适应图像采集率并且因此适应图像质量。
美国专利6 346 079公开了估算待成像的介质的移动并相应地调节激励的数量。通过测量连续图像的亮度的相关性，或通过对所采集信号的多普勒分析来估算该移动。成像方法是模型B类型的。所需的激励的数量可通过改变发射波束的孔径而变化，并因此减少成像的行的数量。再一次地，图像采集率被提高而损害了图像质量。
正如已经看到的，合成孔径方法提供复杂的所谓“低分辨率”的图像的集合。其可以根据所需要的以多种方式加权相干求和。
因此，空间加权得以实现。空间加权包括根据相对于发射器的像素的位置来加权低分辨率图像的像素。如果像素在主发射波瓣之中，则给定最大权重，反之，如果像素在该波瓣之外，则其权重接近于零。这种加权能够大大提高图像的质量。通常使用的sinc函数、Tchebychev、或Hanning类型加权产生良好的结果，但是所需要的激励的数量并没有减少。
加权还可以通过相干测量来实现。因此对低分辨率的像素集合进行统计测量，尤其是相干测量。由于无回声区域理论上是不相干的（白噪声），根据相干图的加权将导致对比度的增加。这种想法是利用所谓的低分辨率图像之间的相同像素的相干测量来提高最终的所谓的高分辨率图像的质量。这种方法通过利用相干的指数加权来加强，但是这样会导致散斑锐度的增加。最后，使用预调节误差函数能够在不劣化散斑的情况下使对比度增加。然而，同样也不可能提高图像采集率并且这种技术仅可应用于合成孔径系统。
计算能力的不断提高和现场可编程门阵列（FPGA）类型的可编程电子器件的集成度的提高正改变超声成像图像采集率的问题的本质。图像采集率受图像重构时间的限制越来越少，而是受到波束飞行时间的限制，或换句话说，是受到重构最终图像所需要的激励的数量的限制。
与此同时，对具有高时间分辨率的成像的要求有三种：
·心脏回波描记术，其中提高了时间分辨率，使瓣膜病变能够被检测到；
·弹性成像，其中必须使组织中具有高时间分辨率的剪切波的传播可视化；
·3D成像，其中标准的聚焦发射方法无法实现高时间分辨率。
提高时间分辨率通常包括展宽发射的波束以使激励的数量能够减少。这种减少在分辨率和对比度方面产生了降低图像质量的效果。
发明内容
本发明涉及一种成像方法，目的在于优化图像采集率和图像质量之间的权衡。
本发明提出一种在不损害图像质量的情况下，能够减少发射的激励的数量的解决方案。本发明涉及一种设备，与传统使用的技术相比，该设备能够提高图像采集率，但保留最佳图像质量。其还能够使图像采集率根据成像环境成为可调节的。
因此，本发明的主要目的是通过提出一种利用应用连续的传输矩阵的N传感器的阵列采集介质的高分辨率超声图像的方法减缓现有技术设备和方法的缺点和局限，该方法的特征在于，其包括步骤：
a）采集至少一个介质的初步图像；
b）定义在初步图像中的感兴趣的区域；
c）确定对应于感兴趣的区域和不需要的区域的交互传感器相关矩阵；
d）确定由不需要的区域的交互传感器相关矩阵的逆矩阵与感兴趣的区域的交互传感器相关矩阵的乘积产生的感兴趣的区域的特征矩阵；
e）计算感兴趣的区域的特征矩阵的特征向量和特征值，这些根据它们对应的特征值分类的向量定义传输矩阵。
f）从N个特征向量中选择与K个最大特征值相关联的K个特征向量；
g）激励通过所选择的K个特征向量加权的K个波，每个所选择的向量在激励期间加权由传感器发射的信号，这些向量定义由（在第一部分中）与特征矩阵的K个最大特征值相关联的特征向量族的K个向量，和（在第二部分中）对应于没有实现的激励的零的列组成的截断传输矩阵；
h）接收由介质返回的信号；
i）将由通过对应于没有实现的激励设置为零的数据完成的采集信号组成的接收矩阵乘以传输矩阵的逆矩阵以获得完整的数据集合；
j）如在合成孔径回波描记成像方法中那样，从完整的数据集合中提取低分辨率图像；以及
k）如在合成孔径回波描记成像方法中那样，通过对从完整的数据集合中提取的低分辨率图像相干求和来重构对应于感兴趣的区域的高分辨率图像。
采用所提出的方法，可以简单地通过减小图像的尺寸来实现非常高的时间分辨率。
对于给定的特别感兴趣的区域敏捷地并且以具有任意适应性的方法，本发明脱离标准的在图像采集率和图像质量之间的权衡，趋向在图像采集率和图像尺寸之间的权衡。本发明尽可能简单地通过控制所获得的图像的尺寸的减小来调节图像采集率。因此，所获得的高分辨率图像的尺寸通常为感兴趣的区域的尺寸。
本发明的方法包括发射可逆的传输矩阵，该可逆的传输矩阵具有生成能够使能量在空间集中的波束的各种向量。每个发射的激励有助于特定区域的重构，通过这种方式使得这种发射定律的抑制导致了该区域的图像的损失，但不降低待重构的图像的其他区域的质量。
为了加速图像采集，如果不传输包含在传输矩阵中的一些定律，则Nsuppr向量在截断传输矩阵中被抑制，对应的信号被假设为零并因此图像采集率增加了因子Nel/（Nel-Nsuppr），其中Nel为传感器的数量。图像的尺寸被减小了对应的区域，但是图像的质量保持最佳。
对于每个激励，加权包括将由每个传感器发射的信号乘以对应于有关激励的特征向量的每个分量。
在步骤h）期间，K个被激励的波有利地为非聚焦的。
这种特征完全适合于引入基于可逆矩阵的空间滤波器的本发明的方法的使用。然而，此处应注意，利用聚焦波的设备可从本发明中均等受益以提高图像采集率。本发明通常配合预聚焦的传感器阵列（例如弯曲的传感器阵列）使用。
在一个实施例中，对于具有在意义上与零不同的I个归一化特征值的特征矩阵，K等于I。
接近于1的归一化特征值的数量I根据所选择的感兴趣的区域而定。在该实施例中，一旦确定了感兴趣的区域，则定义数量K=I，之后通过该数量自动地固定定义增加的图像采集率的激励减少的数量。数量K的该选择可以是执行本发明的设备中提供的默认选择。如果这样的话，会发现数量K由设备根据感兴趣的区域和特征矩阵的在意义上非零的特征值的数量自动地修改。因此，在感兴趣的区域中获得的图像质量是最佳的，同时还获得最佳的图像采集率的增加。
在另一实施例中，该方法包括调节在感兴趣的区域中图像采集率和图像质量之间的权衡的步骤，数量K根据在感兴趣的区域中图像采集率和图像质量之间的权衡的调节而定。
在该实施例中，如果需要大大增加图像采集率或如果在调节步骤期间较差的定义的图像质量是足够的，则数量K可小于数量I。
调节步骤可包括调节独立于数量I而固定的数量K。如果这样的话，则导致了图像采集率的增加并且导致了给定的图像质量。调节还可包括图像质量要求。根据与本发明的操作不相关的参数的自动调节或直接提供至操作者的调节可能是个问题。
在优选的实施例中，传输矩阵由扩展（平面的（flattened））球状向量组成。
这是优化以圆锥形辐射的能量的高性能方法。因此，传输矩阵由具有参数Nel和B的扩展球状向量（Slepian,D.（1978）,“ProlateSpheroidal Wave Function,Fourier Analysis,and Uncertainty-V:TheDiscrete Case”,贝尔系统技术期刊–XP000886734）组成。Nel为探针元件的数量，B=(dy0)/(λx0)，d为传感器之间的距离，λ为发射的声脉冲的波长，以及x0和y0定义感兴趣的圆锥形。
根据一个特定特征，对于定义为完整图像的感兴趣的区域，传输矩阵包括对应于具有足够大以覆盖完整图像的参数B的扩展球状向量的发射定律。
这种特征允许通过消除对应于具有明显小于1的特征值的向量的激励来减少激励的数量。扩展球状向量的基在均方差（即，它最小化通过截断基导致的能量的损失）方面是最佳的，这种能量损失精确地对应于与抑制的特征向量对应的特征值的和。正是因为这个原因使得保留的特征向量是那些对应于最大特征值并且抑制其他向量不损害完整图像的采集的特征向量。
根据本发明的一个特定特征，根据定义采集区域的感兴趣的区域的完整的数据集合以高图像采集率和高图像质量重构高分辨率图像，余下的图像为根据以较低的图像采集率利用不同的发射定律获得的数据集合重构的所谓的背景区域。
成像区域之后被分为称为高图像采集率区域和背景区域的两个区域。然后，选择两个发射定律并且特定地适合于成像各自的区域。
专用于高图像采集率区域的发射定律为本发明的发射定律。由于高图像采集率区域需要比背景区域更少数量的激励，因此它以比背景更高的图像采集率成像。
对应于感兴趣的区域（D1）的基于合成孔径成像原理的重构高分辨率图像的步骤有利地采用通过相干测量对低分辨率图像进行空间加权。
术语“空间加权”意指对于每个像素（针对每次相干测量在此处产生的）进行不同的加权。利用这种特征，所获得的图像在回波区域和消声区域之间具有更好的对比度。
根据一个特定特征，该方法包括测量在初步图像（ZI）中的移动和/或传感器（T1至TN）的移动的初步步骤，所实现的激励的数量以及因此所选择的特征向量的数量根据测量的移动进行修改，从而修改图像采集率。
这些移动可以以多种已知的方式进行检测并测量，例如，通过相关连续采集的信号、通过加速度计和/或陀螺仪测量探针的移动，或通过相关连续重构的图像的亮度。
这获得了具有自动自适应图像采集率的图像采集方法。测量移动的步骤还可以确定那些移动所位于的区域并因此自动地定义感兴趣的区域。
根据另一特定特征，该方法包括操作者选择感兴趣的区域的步骤。
这种方法对于在小尺寸区域上需要高时间分辨率的系统（诸如超声心脏成像系统）特别有利。
本发明还提供一种用于采集介质的高分辨率超声图像的设备，该设备包括N个传感器的阵列以及用于控制应用连续的传输矩阵的传感器的模块，并且其特征在于该设备进一步包括：
·用于在之前采集的图像中定义感兴趣的区域的装置；
·用于确定对应于感兴趣的区域和不需要的区域的交互传感器相关矩阵的装置；
·用于确定为感兴趣的区域的特征的矩阵的装置，并且该矩阵由不需要的区域的交互传感器相关矩阵的逆矩阵与感兴趣的区域的交互传感器相关矩阵的乘积产生；
·用于计算感兴趣的区域的特征矩阵的特征向量和值的装置，这些根据它们对应的特征值分类的向量定义传输矩阵；
·用于选择与K个最大特征值相关联的K个特征向量的装置；
·控制模块进一步适合于激励通过所选择的K个特征向量加权的K个波，每个所选择的向量在激励期间加权由传感器发射的信号，这些向量定义由（在第一部分中）与特征矩阵的K个最大特征值相关联的特征向量族的K个向量，和（在第二部分中）对应于没有实现的激励的零的列组成的截断传输矩阵。
·用于接收由介质返回的信号的装置；
·用于将所采集的信号与设置为零并且对应于没有实现的激励的数据整合在一起以组成接收矩阵，并乘以传输矩阵的逆矩阵以获得完整的数据集合的装置；
·用于从完整的数据集合中提取低分辨率图像（如在合成孔径回波描记成像方法中）的装置；以及
·用于通过对从完整的数据集合中提取的低分辨率图像相干求和来重构对应于感兴趣的区域（D1）的高分辨率图像（如在合成孔径回波描记成像方法中）的装置。
在优选的实施方案中，通过计算机程序指令来确定本发明的方法的各个步骤。
因此，本发明还提供了在信息介质上的计算机程序，该程序适合于在计算机中执行并且包括适合于执行本发明的方法的步骤的指令。
该程序可使用任何编程语言并且采取源代码、目标代码、或源代码和目标代码之间的中间代码的形式（诸如部分编译形式），或其他所需要的形式。
本发明还提供了一种包含如以上提及的计算机程序的指令的计算机可读信息介质。
信息介质可以是能够存储程序的任何实体或设备。例如，介质可包括诸如只读存储器（ROM）的存储装置，例如CD ROM或微电子电路ROM，或磁存储装置，例如软盘、硬盘、闪存、通用串行总线（USB）密钥等等。
相反，信息介质可以是可传播的介质，诸如可通过无线电或通过其他装置，经由电缆或光缆路由的电信号或光信号。本发明的程序可特别在因特网类型的网络上下载。
替代地，信息介质可以是其中包含程序的集成电路，该电路适合于执行有问题的方法或被用于其执行。
附图说明
从下面给出的参照示出本发明的非限制性实施例的所附附图的描述中呈现出本发明的其他特征和优点。在附图中：
图1以图解的方式示出了模式B回声测探记录器的操作；
图2以图解的方式示出了多聚焦模式回声测探记录器的操作；
图3以图解的方式示出了采集完整的数据集合的回声测探记录器的操作；
图4以图解的方式示出了利用空间编码的回声测探记录器的操作；
图5A、5B，和5C以图解的方式示出了通过以多行模式、多波束模式，和非聚焦波模式操作的回声测探记录器加速图像采集的两种方法的操作；
图6以图解的方式示出了预先成像的区域和确定的感兴趣的区域ZINT；
图7示出了感兴趣的远场区域的示例；
图8示出了感兴趣的近场区域的示例；
图9示出了图7和图8中所示的特定的感兴趣的区域的球状矩阵特征的第一示例；
图10示出了作为其在来自图7和8的矩阵的指数的函数的特征值；
图11A至11D示出了四个平面球状波束；
图12示出了具有定义感兴趣的区域的角度区间的大小的特征值的集合的演变；
图13示出了具有在本发明的方法中确定的60°的角度区间的感兴趣的区域的球状矩阵特征；
图14示出了作为其在来自图13的矩阵的指数的函数的特征值；
图15A至15D在底片上示出了分别对于来自图13的球状矩阵的前4、10、20个激励和对于全部激励获得的结果；
图16A和16B示出了通过应用来自图13的矩阵获得的本发明的方法的性能；以及
图17以图解的方式示出了本发明的多图像采集率模式的操作。
具体实施方式
图6以图解的方式示出了该方法的第一步骤的输出，第一步骤采集待成像的介质M的成像的区域ZI，从成像的区域ZI可确定感兴趣的区域D1。
当成像移动结构是有问题的时候，可在使用本发明的方法的设备中通过分析图像或连续图像自动地确定该感兴趣的区域D1。
还可通过操作者在接着显示的图像区域的图像区域中选择区域来手动地确定感兴趣的区域D1。
因此，本发明的方法包括确定对应于感兴趣的区域和不需要的区域的交互传感器相关矩阵的步骤。
为此，本发明的方法考虑N维声学传感器T1至TN的阵列（例如，回波描记探针），以及感兴趣的区域D、需要成像的空间中的区域。
X(t)=[x1(t),x2(t),…,xN(t)]τ表示在时刻t由探针的每一个传感器采集的信号组成的向量。
如果无限量的无穷小源发射波，则将通过探针接收的信号是感兴趣的。在通常情况下，R(τ)是X(t)的相关矩阵并且如下定义：R(τ)=E{X(t)X*(t-τ)}。
E{.}表示数学期望运算符以及*表示共轭和转置运算符。
矩阵的元素R(τ)由在每一个传感器处采集的信号的互相关项组成。Rkl(τ)=E{xkX(t)X*(t-τ)}。
在本发明的非常特殊的情况下，采用分布在特定区域D中的无限量的无穷小单色源获得的交互传感器相关矩阵是感兴趣的。作为参数τ的函数的Rkl(τ)的变化则取决于所选择的特定区域的几何形状。
对于本发明的需求，通过对于T的积分消除时间依赖性，目的在于计算空间滤波器的输出处的能量。以这种方式来确定不依赖于时间t和T并且适合于区域D的几何形状和传感器阵列的瞬时交互传感器相关矩阵Jkl：
Jkl(D)≡∫DE{xk(t)xl *(t-τkl(D))}dτkl(D)  （1）
注意，Jkl(D)=E{xk(t)xl *(t)}，即，J(D)=E{X(t)X*(t)}。
空间滤波器由常规的线性和非时变滤波器的电池（battery）组成，即，从滤波器的输入信号和滤波器的脉冲响应的卷积来获得这些滤波器的每一个的输出。
卷积为如下定义：
v(t)=∫-∞ ∞u(θ)h(t-θ)dθ  （2）
其中，v(t)是输出信号，u(t)是输入信号，以及h(t)是滤波器的脉冲响应。
N个传感器上的空间滤波器由定义滤波器长度的M维的N个向量hk组成。空间滤波器写为H。其对在传感器X处采集的信号向量的响应为如下：
y ( t ) = Σ k = 1 N h k ( t ) * x k ( t ) . - - - ( 3 )
在通常情况下，空时滤波器具有两个维度：空间维度（传感器的大小）、时间维度。本发明涉及对于滤波器M的长度等于1的非常特殊的情况，这是因为hk(t)不依赖于时间并且变成hk。通过采用不依赖于时间的定律加权传感器获得对纯空间滤波器的有意限制。因此，H=[h1,h2,…,hN]τ。
然后，等式（3）的卷积变成标量之间的乘积，并且在空间滤波器的输出处的响应变成：
y ( t ) = Σ k = 1 N h k . x k ( t ) = H * X ( t ) - - - ( 4 )
在滤波器的输出处的信号的能量通过以下定义：
δ=E{y2(t)}  （5）
通过将等式（4）代入等式（5）得到：
δ=E{H*X(t)X*(t)H}=H*E{X(t)X*(t)}H=H*J(D)H  （6）
之后搜索滤波器H哪一个是最大化对应于两个区域D1和D2的能量δ1和δ2之比ρ的向量或加权重或变迹定律（apodization law），D1是感兴趣的区域以及D2是在探针前部的余下一半空间的不需要的区域（被认为没有功用）。为此，ρ的梯度（表示为）被抵消。
ρ(H)=[H*J(D1)H]/[H*J(D2)H]  （7）
∂ ρ = 2 [ J ( D 1 ) H - ρJ ( D 2 ) H ] / [ H * J ( D 2 ) H ] - - - ( 8 )
通过抵消得到：
J(D2)-1J(D1)H=ρH  （9）
换句话说，最大化能量δ1和δ2之比的滤波器Hopt为矩阵MC=J(D2)-1J(D1)（称为感兴趣的区域的特征矩阵）的特征值，该矩阵与其最大特征值μ0相关联。此外，在滤波器的输出处的能量因此等于与在滤波器Hk的输出处ρ=μk相关联的特征值。因此，本发明包括，针对每个定义的感兴趣的区域，确定由不需要的区域的交互传感器相关矩阵的逆矩阵与感兴趣的区域的交互传感器相关矩阵的乘积产生的感兴趣的区域的所谓的特征矩阵的步骤。
本发明的主要想法包括采用对于对应于感兴趣的区域的特征矩阵MC=J(D2)-1J(D1)的特征向量的传感器的加权定律构造成像激励的序列，其中所述特征矩阵关联至最大特征值。
因此，本发明的方法包括计算感兴趣的区域的特征矩阵的特征向量和特征值的步骤。这些根据它们对应的特征值分类的向量定义传输矩阵。为了更精确，这些特征向量将组成传输矩阵的前K列，并且该矩阵的其他分量设置为零（意味着没有激励被实现），其能够使图像采集率增加。经构造，由向量Hk组成的矩阵是可逆的。然而，应当注意，该矩阵不一定是正交的。
这种方法能够省略N-K个激励，并因此使得图像采集率以比例增加。感兴趣的区域中的能量损失σ被完全量化并且具有值：
σ = Σ k = K + 1 N μ k - - - ( 10 )
图7示出了特别有利的感兴趣的区域D1。针对具有这种感兴趣区域D1的定义的线性探针给出示例。
此处，感兴趣的区域D1通过理论上位于离探针无限远距离处（远场）的圆弧以及通过角度Φ定义。不需要的区域D2对应于探针前部中的余下一半空间。
在这种情况下，可以表明：
MC=Jkl(D2)-1Jkl(D1)=[sin[2π(l-k)B]]/(π(l-k))  （11）
其中，b=(d sinΦ)/λ,λ=c/f，d为交互传感器距离，f为波的中心频率，以及c为声音在介质中的速度。
N×N维的矩阵P的元素Pkl通过Pkl=sin[2π(l-k)B]/[π(l-k)]定义。
矩阵P的特征向量定义N阶的和带宽B的扩展球状序列，其在Slepian,D.（1978）的“Prolate Spheroidal Wave Function,Fourier Analysis,and Uncertainty-V:The Discrete Case”（贝尔系统技术期刊）中进行了描述。此处，N是探针的传感器的数量。该序列是相当标准的信号处理工具，尤其在频谱分析中。等式（9）和（11）显示，扩展球状向量最大化在区间[-Φ;Φ]中发射的能量对于不在区间[-Φ;Φ]的探针前部的一半空间中辐射的能量之比。在Forster,P.&Vezzosi,G.（1987）的“Application of Spheroidal Sequences to Array Processing”（有关声学、语音和信号处理的IEEE国际会议论文集）中表明，仅有2BN-2个扩展球状基的最大特征值以及因此由等式（11）定义的矩阵MC是有意义的，即，其他的非常接近于零，并且与它们相关联的特征向量在区间[-Φ;Φ]中仅贡献可以忽略的能量。换句话说，2BN-2个激励对于最佳图像已经是足够的。
可以看出，扩展球状向量提供对在角度区间中的远场成像的最佳解决方案。
相反，超声医学成像系统不产生远场图像，但产生近场图像。因此，本发明提出使用对于远场成像、对于回波描记成像（即，对于近场成像）最佳的球状基。球状序列达到什么样的近似以及在什么情况下解决近场问题得到了解释。
图8示出了感兴趣的区域D1的近场和感兴趣的圆锥形C的定义，在感兴趣的圆锥形C中球状基的近场近似待为研究。
此处所考虑的情况是区域D1由位于与探针距离x0处的段[M+,M-]后面的矩形组成。在这种情况下，可以看出特征矩阵MC具有以下表达式：
MCkl=e^[-2iπ*(d2(l-k)(l+k))/(2x0c)]sin[2π(l-k)B]/[π(l-k)]  （12）
其中B=(d y0)/(λx0)  （13）
因此MC为复数矩阵。等式（12）表示以其模乘以复指数类型的的乘积形式的MC。从而，通过它们的模和它们的相位项完整地定义MC的项。
在超声回波描记的幅度的量级上，相位项非常接近于零。例如，对于具有192个元件、中心频率为5MHz、交互传感器距离为0.3mm，以及段[M+,M-]位于至少5mm距离处的探针，则等式（12）的相位仍是可以忽略的：
因此，以下近似对医学超声成像是完全有效的：
MCkl≈sin[2π(l-k)B]/[π(l-k)]  （14）
等式（14）表示，球状基组成了对于组成位于近场中的段的感兴趣的区域来说已经足够的最佳向量。球状函数的参数B则依赖于段的长度和段与天线的距离之间的比率。等式（13）清楚地表示，如果比率y0/x0保持不变，则特征矩阵MC也保持不变；换句话说，感兴趣的区域组成了在探针前部的圆锥形。该圆锥形的孔径取决于比率y0/x0。该圆锥形通过角度Φ=arcTan(y0/x0)以等效的方式定义。
因此，对于特定的示例，本发明的方法确定该矩阵MC并且针对大约为23°的角度Φ，具有交互传感器距离为0.3mm、中心频率为5MHz的128个元件的探针，以及声音速度为1540m/s计算相关的特征值。
图9是特征矩阵MC的二维表示，其中通过色码表示元素（i,j）的强度。图10示出了作为其在图8矩阵的指数j的函数的特征值的能量准则EVP。
可以看出，具有等级大于50的特征值具有几乎为零的值，因此通过在区间[-23°;23°]中对应的特征向量辐射的能量δ也为零。
因而通常选择与不可忽略的特征值相关联的特征向量。不可忽略的特征值意指特征值接近于1。如从图10可以看出，即使对于相对宽度超过2×60°的感兴趣的区间，准零特征值的数量仍保持较高。
对应于可以忽略的特征值的特征向量不被激励，因此能够使图像采集率增加。
由于通过这些在感兴趣的区间中的向量辐射的能量对应于它们的特征值，因此该能量也为准零。由于这些向量对探测成像的区域没有贡献，因此不使用这些向量不以任何方式改变最终图像。
甚至可以设想降低激励的数量而同时保持完整的图像尺寸。球状基能够通过降低包括在近场成像中的激励的数量而获得足够质量的图像。
利用Jensen,J.A.（1996）在“Field:A program for simulatingultrasound systems”（第10届北欧波罗的生物医学成像会议，副刊1，第1部分，第34卷，第351-353页）中描述的FIELD II软件，使用第1、第2、第40和第100个球状向量模拟了发射的波束F1、F2、F40和F100。在图11A至11D中分别示出了发射的声强度的空间分布。
第一波束（即，那些与最大特征值相关联的波束）仅发送感兴趣的区间中的能量，而最后的波束（与准零特征值相关联）仅发送感兴趣的区域之外的能量。
实现对应于准零特征值的激励和执行对应的采集并不增强图像，因为这些激励发送的是感兴趣的区域之外的能量。例如，可以在图11D中观察到，实现的发射对待成像的区域没有益处。
在该示例中，在不修改感兴趣的区域D1中的图像的质量的情况下，图像采集率的提高为1.78。如果减少特征向量的数量，那么图像采集率的增加当然可以更大，但是以降低图像质量为代价。
需要注意的是，最佳图像质量所必需的特征向量的数量为感兴趣的区域D1的大小的函数。在该示例中，这意指角度区间的大小。
图12示出了使用与之前相同的参数、相同的频率等等，对于的值在10°至70°范围内，针对作为其指数j的函数的能量准则EVP的MC的特征值的集合。
因此很明显，零特征值的数量随着区间的大小的增加而减少。
应当注意的是，球状基构成一种特殊的情况并且一般方法包括通过采用对应于感兴趣的区域D1、对应于区域D2、以及对应于探针的几何形状的矩阵MC的第一特征向量来最大化感兴趣的区域中的能量与不需要的区域中的能量之比。
此外，这里给出的示例涉及二维成像，但该方法还应用于三维成像。
图13示出了具有60°孔径角的感兴趣的区域的特征矩阵MC的第二示例。图14示出了相关的特征值。可以看出，从图像质量的角度看，为了获得类似的结果，必须实现更大数量的激励。应用示例已用于评估本发明的方法的性能。
所使用的探针是具有在5MHz作用的Nel=128个元件的线性探针。探针元件的孔径为30°。所采用的球状矩阵为图13的矩阵，该矩阵的大小为128并且具有如下定义的参数B：
其中，d为交互传感器距离0.3mm，λ为波长0.3mm，以及为感兴趣的区域的孔径半角，此处为15°。
此处B=0.259。参数B和Nel足以标出平面球状矩阵的大小。对于这种配置，非冗余激励（即，对应于有意义的特征值的数量的激励）的数量通过以下等式给出：
Nsph=2NelB-2
此处Nsph=64。
因此，这里要注意的是，与仅在焦距周围为最佳的模式B方法相比，对于一半数量的激励，该方法能够使整个感兴趣的区域的成像具有最佳质量。
Nsph个激励中的每一个被发射到介质中，即，相同的瞬时冲击（temporal burst）被应用于各个元件，但通过传输矩阵的第i列向量对序列的第i个激励加权，该传输矩阵由图13所示的感兴趣的区域的特征矩阵的特征向量的第一部分和零向量的第二部分组成。
每个采集被存储在3D信号矩阵中，其中行为时间样本，列为传感器，并且深度为激励，使得Cijk对应于在时刻i*Fe所采集的样本，其中Fe为针对第k次采集在第j个传感器处的系统的采样频率。
在采集过程结束时，信号矩阵则为Nsample*Nel*Nsph大小的矩阵/张量。该信号矩阵与Nsample*Nel*(Nel-Nsph)大小的零矩阵连接在一起以形成Nsample*Nel*Nel大小的完整的信号矩阵。之后，重构完整的数据集合。为此，对应于给定时刻组成Nel*Nel大小的矩阵的每个部分（slice）则左乘以不随时间变化的传输矩阵的逆，以重构完整的数据集合。
然后，通过应用对应的延迟定律来重构在捕捉/时间平面上的完整的数据集合的每个部分，以形成Nel个“低分辨率”图像中的一个。之后，对这些图像相干求和以获得高分辨率图像。
注意，每个采集仅提供有关图像的有限区域的信息。Nsph个可用的球状向量精确地具有正交空间谱所具备的性质。此外，这些球状向量是空间有序的。对于远场，向量Ni提供有关角度区间[θi,θi+1]和[-θi+1,-θi]的信息。对于近场，向量Ni提供有关[Xi,Xi+1]和[-Xi+1,-Xi]的信息。前Ni个向量(Ni<Nsph)的传输导致图像尺寸的减小以及图像采集率Nsph/Ni的进一步提高。因此可以看出，图像采集率是可变的。
本发明能够通过简单的命令减小所获得的图像的尺寸并从而通过对感兴趣的区域的尺寸的定义来调节图像采集率。图像采集率的这种调节可通过操作者手动地实现或通过移动检测和图像采集调节算法自动地实现。
图15A至15D在底片上分别示出了针对图13的球状矩阵的前4、10、20个激励和针对全部激励获得的结果。可以看出，假设点目标集中在成像的区域，分辨率几乎不降低。对应于消声区域的对比度的质量的信杂比同样不改变。只有图像的尺寸减小。
以下表格列出了从离体（in vitro）实验获得的实验结果。
与模式B相反，采用本发明，图像的质量对于所有深度是不变的。
图16A示出了针对两种类型的矩阵的应用的作为在激励的数量上的减少AT（反向横坐标轴）的函数的对比度C，两种类型的矩阵为：用于空间编码的Hadamard矩阵和根据本发明确定的感兴趣的区域的特征矩阵。可以看出，即使对于非常少数量的激励，本发明能够获得非常好的对比度。
图16B示出了图像的尺寸根据采用本发明所获得的激励的数量的变化。可以看出，图像的尺寸从20个激励达到其最佳水平。
可以使用本发明的方法来采集整个成像的区域，在整个成像的区域上获得了采用高质量成像的感兴趣的区域并且获得了采用低质量成像的感兴趣的区域之外的区域。
在一个特定的实施例中，还构想实现多图像采集率的采集。因此，如图17所示，成像区域之后被分成两个区域，称为高图像采集率区域FOC的第一区域和称为背景区域FAC的第二区域。然后，选择两个发射定律并且特定地适合于成像各自的区域。例如，第一发射定律之后被每10个图像激活一次，并用于采集整个成像区域，并且采用本发明的发射定律来采集接下来的9个图像。
另一实施例包括通过优先考虑感兴趣的区域，实现针对两个区域具有高图像采集率但具有不同图像质量的采集。根据本发明的原理探测感兴趣的区域，根据高图像采集率和降低的图像质量的原理探测余下的图像。高图像采集率和降低的图像质量的发射定律可以是：如图5C所示的利用非聚焦波成像、如图5B所示的多波束成像、如图5A所示的多行成像、或采用在文献US2003/0125628中所描述的点平面波合成孔径成像。发射的非聚焦波的数量则相对太小而无法满足高图像采集率准则，这可能仅损害图像质量。两个发射序列交替：采用本发明的发射定律采集感兴趣的区域，以及采用对应于高图像采集率模式和低图像质量的发射定律采集余下的图像。
最后要注意的是，可以得到符合本发明原理的各种实施例。

Claims (11)

1.一种利用应用连续的传输矩阵的N个传感器(T1至TN)的阵列采集介质(M)的高分辨率超声图像的方法，其特征在于，所述方法包括步骤：
a)采集至少一个所述介质(M)的初步图像(ZI)；
b)定义在所述初步图像(ZI)中的感兴趣的区域(D1)；
c)确定对应于所述感兴趣的区域(D1)的交互传感器相关矩阵和对应于没有功用的区域(D2)的交互传感器相关矩阵；
d)确定由所述没有功用的区域(D2)的交互传感器相关矩阵的逆矩阵与所述感兴趣的区域(D1)的交互传感器相关矩阵的乘积产生的所述感兴趣的区域(D1)的特征矩阵(MC)；
e)计算所述感兴趣的区域(D1)的所述特征矩阵(MC)的特征向量和特征值，这些根据它们对应的特征值分类的向量定义传输矩阵；
f)从N个特征向量中选择与K个最大特征值相关联的K个特征向量；
g)激励通过所选择的K个特征向量加权的K个波，每个所选择的向量在激励期间加权由所述传感器(T1至TN)发射的信号，这些向量定义由与所述特征矩阵的K个最大特征值相关联的特征向量族的K个向量，和对应于没有实现的激励的零的列组成的截断传输矩阵；
h)接收由所述介质(M)返回的信号；
i)将由通过对应于没有实现的激励设置为零的数据完成的采集信号组成的接收矩阵乘以所述传输矩阵的逆矩阵以获得完整的数据集合；
j)如在合成孔径回波描记成像方法中那样，从所述完整的数据集合中提取低分辨率图像；以及
k)如在合成孔径回波描记成像方法中那样，通过对从所述完整的数据集合中提取的所述低分辨率图像相干求和来重构对应于所述感兴趣的区域(D1)的高分辨率图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤g)中被激励的K个波是非聚焦的。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，对于具有在意义上与零不同的I个特征值的所述特征矩阵，K等于I。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法包括调节在所述感兴趣的区域(D1)中的图像采集率/图像质量的权衡的步骤，数量K根据在所述感兴趣的区域(D1)中的所述图像采集率/图像质量的权衡的调节而定。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述传输矩阵由扩展球状向量组成。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，对于定义为完整图像(ZI)的所述感兴趣的区域(D1)，所述传输矩阵包括对应于具有足够大以覆盖所述完整图像(ZI)的球状函数的参数B的K个扩展球状向量的发射定律，所述参数B如下定义：
其中，d为交互传感器距离，λ为波长，以及为感兴趣的区域的孔径半角。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据定义利用高图像采集率和高图像质量采集的区域的所述感兴趣的区域(D1)的所述完整的数据集合重构所述高分辨率图像，根据以较低的图像采集率利用不同的发射定律获得的数据集合重构所谓的背景区域。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过对低分辨率图像相干求和重构对应于所述感兴趣的区域(D1)的所述高分辨率图像的步骤采用通过相干测量进行空间加权。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括测量在所述初步图像(ZI)的移动和/或所述传感器(T1至TN)的移动的初步步骤，根据所测量的移动来修改所实现的激励的数量以及因此所选择的特征向量的数量，从而修改采集到的图像采集率。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括操作者选择所述感兴趣的区域(D1)的步骤。
11.一种用于采集介质(M)的高分辨率超声图像的设备，所述设备包括N个传感器(T1至TN)的阵列以及用于控制应用连续的传输矩阵的所述传感器(T1至TN)的模块，其特征在于，所述设备进一步包括：
·用于在之前采集的图像(ZI)中定义感兴趣的区域(D1)的装置；
·用于确定对应于所述感兴趣的区域(D1)的交互传感器相关矩阵和对应于没有功用的区域(D2)的交互传感器相关矩阵的装置；
·用于确定所述感兴趣的区域(D1)的特征矩阵(MC)的装置，并且所述特征矩阵(MC)由所述没有功用的区域(D2)的交互传感器相关矩阵的逆矩阵与所述感兴趣的区域(D1)的交互传感器相关矩阵的乘积产生；
·用于计算所述感兴趣的区域(D1)的所述特征矩阵(MC)的特征向量和值的装置，这些根据它们对应的特征值分类的向量定义传输矩阵；
·用于选择与K个最大特征值相关联的K个特征向量的装置，控制模块进一步适合于激励通过所选择的K个特征向量加权的K个波，每个所选择的向量在激励期间加权所述传感器发射的信号，这些向量定义由与所述特征矩阵的K个最大特征值相关联的特征向量族的K个向量，和对应于没有实现的激励的零的列组成的截断传输矩阵；
·用于接收由所述介质(M)返回的信号的装置；
·用于将所采集的信号与设置为零并且对应于没有实现的激励的数据整合在一起以组成接收矩阵，并乘以所述传输矩阵的逆矩阵以获得完整的数据集合的装置；
·用于如在合成孔径回波描记成像方法中那样，从所述完整的数据集合中提取低分辨率图像的装置；以及
·用于如在合成孔径回波描记成像方法中那样，通过对从所述完整的数据集合提取的所述低分辨率图像相干求和来重构对应于所述感兴趣的区域(D1)的高分辨率图像的装置。
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Families Citing this family (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150014315A (ko) * 2013-07-29 2015-02-06 삼성전자주식회사 횡파를 이용한 초음파 진단 방법 및 장치
KR101555267B1 (ko) * 2013-11-29 2015-09-24 알피니언메디칼시스템 주식회사 비집속 초음파를 이용한 빔포밍 방법 및 장치
US20150272547A1 (en) * 2014-03-31 2015-10-01 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Acquisition control for elasticity ultrasound imaging
EP3150127B1 (en) * 2014-05-28 2021-10-06 Shenzhen Mindray Bio-Medical Electronics Co., Ltd. Ultrasonic imaging method and system
WO2015191871A1 (en) * 2014-06-11 2015-12-17 The Johns Hopkins University Synthetic aperture ultrasound system
FR3026493B1 (fr) * 2014-09-26 2021-02-12 Centre Nat Rech Scient Procede et dispositif d'imagerie acoustique.
CN105517143B (zh) * 2014-10-17 2019-01-11 深圳航天科技创新研究院 一种降低wlan室内定位搜索维度的方法
CA2969253A1 (en) * 2015-01-05 2016-07-14 Innomind Technology Corporation Systems and methods for super-resolution compact ultrasound imaging
WO2017047232A1 (ja) * 2015-09-16 2017-03-23 株式会社日立製作所 超音波撮像装置
JP7042025B2 (ja) 2017-01-23 2022-03-25 ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社 情報処理装置、情報処理方法、及び記録媒体
CN110998361B (zh) * 2017-07-26 2024-04-12 梅约医学教育与研究基金会 用于编码的多脉冲超声造影成像的方法
CN108061760B (zh) * 2018-01-29 2020-04-21 中国人民解放军国防科技大学 超声快速超分辨率成像方法、装置、存储介质及成像系统
EP3527140A1 (en) * 2018-02-15 2019-08-21 Koninklijke Philips N.V. Ultrasound imaging system using an array of transducer elements and an imaging method
CN109363714B (zh) * 2018-09-17 2020-12-15 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 一种超声成像设备及其超声成像方法
KR102197635B1 (ko) * 2018-11-26 2020-12-31 건양대학교 산학협력단 의료영상 재구성에서 행렬의 변환을 통한 오류해결 및 계산속도 증진 시스템 및 방법

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6048315A (en) * 1998-09-28 2000-04-11 General Electric Company Method and apparatus for ultrasonic synthetic transmit aperture imaging using orthogonal complementary codes
CN101637395A (zh) * 2008-03-13 2010-02-03 超声成像 一种用于超声波合成成像的方法和装置

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4604697A (en) 1983-08-05 1986-08-05 Interspec, Inc. Body imaging using vectorial addition of acoustic reflection to achieve effect of scanning beam continuously focused in range
US5113706A (en) 1990-07-03 1992-05-19 Hewlett-Packard Company Ultrasound system with dynamic transmit focus
US5623928A (en) 1994-08-05 1997-04-29 Acuson Corporation Method and apparatus for coherent image formation
JP3628158B2 (ja) * 1997-10-17 2005-03-09 アロカ株式会社 超音波診断装置
US6346079B1 (en) 2000-05-25 2002-02-12 General Electric Company Method and apparatus for adaptive frame-rate adjustment in ultrasound imaging system
KR100419806B1 (ko) 2001-12-31 2004-02-21 주식회사 메디슨 평면파를 이용하는 초음파 영상의 합성 구경 집속 방법
KR100437974B1 (ko) * 2002-05-11 2004-07-02 주식회사 메디슨 측면거리 상관함수를 이용한 3차원 초음파 영상 형성 방법및 장치
FR2849368A1 (fr) * 2002-12-30 2004-07-02 Koninkl Philips Electronics Nv Detection de defauts de petite taille en imagerie ultrasonore medicale
US7420675B2 (en) * 2003-06-25 2008-09-02 The University Of Akron Multi-wavelength imaging system
WO2007026319A1 (en) * 2005-08-31 2007-03-08 Koninklijke Philips Electronics, N.V. Ultrasound imaging system and method for flow imaging using real-time spatial compounding
JP5065629B2 (ja) * 2006-07-07 2012-11-07 株式会社東芝 超音波診断装置および超音波診断装置の制御プログラム
US7823454B2 (en) * 2006-11-29 2010-11-02 Babcock & Wilcox Technical Services Group, Inc. Ultrasonic inspection method

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6048315A (en) * 1998-09-28 2000-04-11 General Electric Company Method and apparatus for ultrasonic synthetic transmit aperture imaging using orthogonal complementary codes
CN101637395A (zh) * 2008-03-13 2010-02-03 超声成像 一种用于超声波合成成像的方法和装置

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
A new coded-excitation ultrasound imaging system. I. Basic principles;Jian Shen et al.;《Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control, IEEE Transactions on》;19960131;第43卷(第1期);131-140 *
rgen Arendt Jensen.Use of modulated excitation signals in medical ultrasound.Part III: high frame rate imaging.《Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control, IEEE Transactions on》.2005,第52卷(第2期),208-219. *
Synthetic aperture ultrasound imaging;J.A. Jensen et al.;《Ultrasonics》;20060811;第44卷;e5-e15 *
Thanassis Misaridis and J&oslash *

Also Published As

Publication number Publication date
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