合成孔径算法可以实现超声波发射和接收的双向动态聚焦,从而提高成像分辨率,但仍存在图像信噪比低,旁瓣明显等问题。为进一步提高超声成像质量,提出一种基于编码激励和相干系数的合成孔径超声成像(CFCS)算法。首先采用Golay互补序列对作为激励信号,通过增加发射脉冲的编码长度提高图像的信噪比,同时利用序列对良好的自相关特性消除距离旁瓣,提高图像的轴向分辨率。在此基础上引入相干系数,对图像中的横向旁瓣加以抑制。仿真结果表明,相较于基于Barker编码激励的合成孔径算法,CFCS算法可以有效消除距离旁瓣,轴向分辨率提升了47.4%;相较于相干系数合成孔径算法,CFCS算法在轴向分辨率上提升了31%,信噪比提升约18 dB。

合成孔径(SA)波束形成方法可以实现发射和接收的双向动态聚焦,有效提高成像分辨率,在多阵元相控阵超声内镜系统中有着广泛的应用前景。但由于其单阵元发射能量小,使得回波信号较弱、易受噪声干扰,导致图像的信噪比(SNR)较差。为此,提出一种新的成像算法,将以线性调频信号为载波的巴克码(Barker码)激励方法与合成孔径波束形成方法相结合(LFM Barker SA),利用线性调频信号的宽带特性和Barker编码的自相关特性来弥补合成孔径方法在成像SNR上的不足,同时进一步提升图像的分辨率。经FieldⅡ软件仿真实验表明,与单脉冲激励的合成孔径(Pulse SA)算法相比,LFM Barker SA算法下的图像SNR提升10 dB,轴向分辨率从0.60 mm提升至0.38 mm,实验结果验证了该算法的可行性。

为了提高合成孔径成像算法在医学超声内镜系统中的计算效率, 提出一种在图形处理器(GPU)上并行实现的合成孔径成像方法。首先介绍了合成孔径算法的基本原理和图像重构过程; 然后对该算法进行并行化处理分析; 最后采用CUDA编程模式单指令多线程(SIMT)的灵活架构, 实现了基于GPU的内镜超声合成孔径成像算法。对多组散射点仿真成像实验进行对比分析, 并采用自行搭建的超声内镜实验系统对铁丝、肿囊假体及猪皮组织进行成像实验验证。实验结果表明, 所提方法在保证成像结果和成像质量不变的前提下, 大幅度提高了计算效率, 在计算数据规模为1.47 GB(5305×581×64×8 byte)时, 获得了50.93倍的最大加速比。