【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗图像重建，具体涉及一种超声断层成像增强的光声图像重建方法。
技术介绍
1、光声断层成像（photoacoustic computed tomography，pact）是一种新兴的非侵入式生物医学成像模态，具有时空分辨率高、对比度丰富、无电离辐射等优点。在光声断层成像中，激光脉冲照射组织后，由于组织对光的吸收而产生瞬态压力分布（称为初始压力分布），初始压力分布会在介质中传播，从而产生声波信号（称为光声信号）。超声接收器捕获声波信号并将其转换为电信号，然后通过信号处理和图像重建算法生成组织的图像。
2、基于光声断层成像的实现原理，图像重建在成像过程中非常关键，直接影响成像系统的图像质量。目前，主流的光声图像重建算法都是基于成像介质均匀具有单一声速的假设实现的。然而，在实际成像环境中，声学异质性的存在使得假设不成立，最终导致不准确的图像重建。在这种限制下，迭代重建（iterative reconstruction，ir）算法作为一种能够耦合成像系统模型和考虑介质非均匀性的数值类算法，在实际成像中可以提供更高质量的图像重建。
3、现有技术建立了非均匀介质下的光声迭代前向数值模型，通过离散化得到了非均匀介质下的系统矩阵，并通过仿真验证了非均匀介质下迭代重建算法的有效性。另外，现有技术还分析了光声断层成像中关于系统矩阵共轭转置算子的意义，为迭代重建算法中考虑介质非均匀性提供了理论工具。这些研究都表明了在光声断层成像的重建算法中，是否考虑声学异质性对光声图像的重建质量具有重要的影响。但是，目前很少有研
4、既然需要在光声断层成像的迭代重建算法中考虑介质的非均匀性，那么如何准确获得介质的声速信息非常重要。超声断层成像（ultrasound computed tomography，usct），是一种与x射线计算机断层扫描类似的成像技术，通过探测穿透组织的声波信号反演出组织的声学特性，如声速信息等。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本专利技术提供一种超声断层成像增强的光声图像重建方法。首先，通过在不同程度非均匀介质中的仿真验证本专利技术中的方法的有效性。其次，通过同一套装置实现超声断层成像和光声断层成像的双模态成像，分别获得声速分布和光声信号。最后，通过将超声断层成像重建的介质声速信息耦合到光声断层成像的迭代重建中，实现叶脉仿体和小鼠活体的光声图像质量的提升。结果表明，超声断层成像增强的光声图像迭代重建具有应用的有效性和实验的可操作性，能够有效提升光声图像质量，具有重要的研究意义与应用价值。
2、本专利技术采用如下技术方案：
3、一种超声断层成像增强的光声图像重建方法，包括以下步骤：
4、步骤一，脉冲激光照射组织后，通过换能器探测组织发出的光声信号；
5、步骤二，建立一个线性方程组来描述初始压力分布与探测到的光声信号的关系，并通过迭代求解所述线性方程组，得到重建的初始压力分布，即所述光声图像，使得根据重建的初始压力分布估计的光声信号与换能器实际探测到的光声信号之间的误差最小，并输出此时的初始压力分布作为最优解，具体包括：根据成像的物理过程，线性方程组表达为：
6、； （1）
7、其中，是系统矩阵，是初始压力分布到光声信号之间的映射，是光声图像的向量表示；将式（1）的求解转化为以下问题：
8、； （5）
9、其中，表示辅助变量；是光声信号的向量表示；是正则项；是正则项惩罚系数；表示l2范数；为惩罚系数；采用轮换迭代算法对式（5）进行求解，并通过k-wave工具包将组织的声速信息纳入到求解过程中。
10、进一步地，将待重建的光声图像划分为个像素区域，每个像素区域内灰度值视为常数，所述光声图像的向量表示，表示的长度，为的第个元素，上标表示转置；所述换能器包含个阵元，每个阵元的采样长度为，则探测到的光声信号的向量表示，为换能器所有阵元的采样总长度，；为中的第个元素。
11、进一步地，所述组织的声速信息的求解过程具体包括：
12、基于步骤一中使用的换能器，并通过超声断层成像技术重建出所述组织的声速信息；
13、所述换能器的单个阵元发出超声波信号，换能器其他阵元接收超声波信号；
14、通过对每个阵元重复超声波信号的发出和接收过程，并提取超声波信号从发出到接收的传播时间，通过反演重建算法重建出组织的声速信息。
15、进一步地，所述通过k-wave工具包将组织的声速信息纳入到求解过程中，具体包括：式（1）的运算代表前向模型，式（5）的运算代表反向模型；通过matlab的k-wave工具包能够在前向模型和反向模型的实现过程中，将组织的声速信息纳入。
16、进一步地，所述采用轮换迭代算法对式（5）进行求解，具体包括以下步骤：
17、s231，固定为已知量，对进行优化求解：
18、；
19、s232，固定为已知量，对进行优化求解：
20、；
21、s233，更新：
22、；
23、重复步骤s231至s233，直至达到预设的阈值。
24、与现有技术相比，本专利技术的有益技术效果是：
25、本专利技术提出的非均匀介质下的迭代重建算法模块化求解框架，将目标函数的直接求解转变成多个独立子问题进行研究。该迭代重建算法模块化求解框架具有模块化求解的稳定性，能够标准化重建流程；同时具有易于修改正则项的灵活性，能够根据实际问题应用不同的去噪方法。
26、本专利技术提出的超声断层成像增强的光声图像重建，能够有效提升光声图像的重建质量。本专利技术能够通过同一套装置实现超声断层成像和光声断层成像的双模态成像，将超声断层成像重建获得的声速信息耦合到光声迭代重建算法中，实现光声图像重建质量的提升。同时通过仿真验证、叶脉仿体和小鼠活体实验结果实现了超声断层成像增强的光声图像重建。
27、本专利技术以光声断层成像中的迭代重建算法为中心，提出一种超声断层成像增强的光声图像重建方法，主要内容包括非均匀介质下的迭代重建算法模块化求解框架和超声断层成像增强的光声图像重建方案。本专利技术提出的方法有效地解决了实际光声成像环境中的声速异质性限制，能够提升实际光声图像的重建质量，具有重要的研究意义与应用价值。
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1.一种超声断层成像增强的光声图像重建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的超声断层成像增强的光声图像重建方法，其特征在于，将待重建的光声图像划分为个像素区域，每个像素区域内灰度值视为常数，所述光声图像的向量表示，表示的长度，为的第个元素，上标表示转置；所述换能器包含个阵元，每个阵元的采样长度为，则探测到的光声信号的向量表示，为换能器所有阵元的采样总长度，；为中的第个元素。
3.根据权利要求1所述的超声断层成像增强的光声图像重建方法，其特征在于，所述组织的声速信息的求解过程具体包括：
4.根据权利要求1所述的超声断层成像增强的光声图像重建方法，其特征在于，所述通过k-Wave工具包将组织的声速信息纳入到求解过程中，具体包括：式（1）的运算代表前向模型，式（5）的运算代表反向模型；通过MATLAB的k-Wave工具包能够在前向模型和反向模型的实现过程中，将组织的声速信息纳入。
5.根据权利要求1所述的超声断层成像增强的光声图像重建方法，其特征在于，所述采用轮换迭代算法对式（5）进行求解，具体包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种超声断层成像增强的光声图像重建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的超声断层成像增强的光声图像重建方法，其特征在于，将待重建的光声图像划分为个像素区域，每个像素区域内灰度值视为常数，所述光声图像的向量表示，表示的长度，为的第个元素，上标表示转置；所述换能器包含个阵元，每个阵元的采样长度为，则探测到的光声信号的向量表示，为换能器所有阵元的采样总长度，；为中的第个元素。
3.根据权利要求1所述的超声断层成像增强的光声图像重建方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：田超，
申请(专利权)人：合肥综合性国家科学中心人工智能研究院安徽省人工智能实验室，
类型：发明
国别省市：
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