识别动脉粥样硬化斑块的易损性是防治急性冠状动脉疾病的重要途径。纤维帽厚度、脂质核心大小、管腔狭窄程度和管腔的力学特性是评估斑块易损性的关键参数。然而，单一模态的血管内成像技术难以通过一次成像获取用于评估斑块易损性的全面信息。本团队通过复用光路和声路，将血管内超声成像（IVUS）和血管内光学相干层析成像（IVOCT）与血管内光声成像（IVPA）、光声弹性成像（IVPAE）有机结合到一起，开发了一种血管内光声-超声-光学相干层析-光声弹性四模态一体化成像探头及成像系统。该一体化成像探头的成像直径仅为0.97 mm，光学相干层析、光声、超声模态的横向分辨率分别为20.5、61.3、122.2 μm，纵向分辨率分别为15.8、57.4、72.5 μm。离体模拟样品和兔腹主动脉的在体成像实验验证了血管内四模态成像能够提供血管壁的宏观和微观结构信息，同时能够特异性识别脂质成分和反映脂质斑块的弹性力学信息。该一体化探头可一次性获取血管内斑块的多物理影像特性，有望为动脉粥样硬化斑块的深入理解和诊治提供新型的介入成像方法和工具。

非侵入式角膜在体弹性测量具有重要临床意义却尚无金标准。提出了基于光学相干层析(OCT)的光学相干弹性成像方法(OCE),实现了微气体(压强为10~40 Pa)脉冲激励下软组织的亚纳米-微米级振幅力学响应的高分辨观测。结合时域恢复曲线拟合模型(R-Model)和频域单自由度振动模型(SDOF-Model),测量了浓度(质量分数)为1.0%~2.0%的琼脂仿体和两名志愿者角膜的固有频率。测量结果表明:固有频率值不受激励压强大小的影响,且与杨氏模量的平方根正相关(皮尔逊相关系数为r≥0.98);SDOF-Model具有更好的可重复性,其平均离散系数(CV)为0.9%(琼脂仿体)和1.7%(人眼角膜),而R-Model的平均CV则高达8.4%(琼脂仿体)和42.6%(人眼角膜),即基于SDOF-Model的微激励OCE方法更适合人眼角膜固有频率的在体测量。

软组织生物力学特性的临床检测对于疾病的早期诊断、进展跟踪和疗效评估具有重要意义。光学相干弹性成像(OCE)技术是基于光学相干层析成像(OCT)发展起来的可视化生物力学测量方法,通过观测软组织器官在载荷激励下的静态或动态的力学响应来量化和重构组织器官的生物力学性能,从而获得病灶部分的病理信息。OCE技术具有非侵入的三维成像方式、实时的图像处理性能和高分辨力等优势,在软组织器官(如人眼)的临床生物力学测量方面具备独特的优势和发展潜力。从OCE的静态/动态激励方法、OCT的散斑跟踪技术和相敏探测技术以及生物力学性能量化的解析和有限元分析方法等方面对OCE的理论和方法进行了介绍,对OCE的发展历程进行了回顾,对其最新的发展现状进行了详细的介绍和总结,并对发展趋势进行了讨论。

基于血管弹性成像原理,利用光声成像技术测量不同压力作用下血管内径的变化情况,通过建立光声信号的时域特征模型,计算用于分析血压-管径特征关系的信息,再结合希尔伯特变换等数字信号处理方法进行分析,由此获得了组织中弹性力学性质的空间分布情况。实验结果表明:压力、血管管径与光声信号峰峰值的时间间隔呈单调递增的关系,该技术可用于快速、实时地检测血管直径的变化,为光声成像技术实现非侵入式动态血压测量提供了理论依据。

互相关计算方法的性能对超声弹性成像运动的计算效率起着决定性的作用。在串行计算环境下, 基于和表的快速互相关算法在维持计算精度的同时可以获得更快的计算效率。然而, 在并行计算环境下, 尤其是 GPU平台上, 基于和表的快速互相关算法的实现以及性能还没有相关的报道。在本研究中, 以二维超声弹性成像的运动追踪应用为目标, 基于和表的快速互相关算法(ST-NCC)在 GPU平台上得以实现, 并且从计算效率及计算精度和传统的互相关算法进行了详细比较。初步结果显示, 虽然基于和表的快速互相关算法 (ST-NCC)在串行计算环境下获得了较好的计算效率, 但是在 GPU环境下, 两种方法的计算效率没有较大的差距。

易损斑块是引起心肌梗塞的主要原因。准确诊断易损斑块可以帮助医护人员优化心血管疾病治疗方案，减小心肌梗塞致死率。血管内多模态成像技术通过结合两种或两种以上成像模态的优势，可以对动脉粥样硬化斑块进行定性定量分析，提高识别易损斑块的准确性。综述了目前国际上最先进的五种多模态血管内成像技术，详细介绍了血管内超声-光学相干层析、光学相干层析-荧光、光学相干层析-光谱仪、血管内光声-超声和光学相干层析-弹性多模态成像技术的发展过程和技术难点，并展望了未来研究趋势。

弹性是一种描述物质物理意义的重要参数, 在描述物质在热力学和动力学的变化过程中有着重要的意义。在医学上, 弹性的变化往往和病变联系在一起。然而, 绝大多数生物组织在他们的力学特性上所表现出的复杂性并不是弹性模量一项参数就可以完全表述的, 在对于他们的粘弹性表征和流变学行为的描述中, 粘滞性往往和弹性一样的重要。现在被广泛用来对生物组织机械特性表征的成像技术是弹性成像, 其基本原理是给组织施加一个激励, 组织会产生一个响应, 而该响应的分布结合技术的处理方法, 可以反映出其弹性模量等力学属性的差异。本文介绍了生物组织常见的弹性成像方法: 超声弹性成像, 磁共振弹性成像以及光学相干弹性成像; 详细阐述了新发展起来的技术-光声弹性成像和光声粘弹成像, 并讨论分析其应用前景。

高精度的位移估计方法对提高超声弹性成像的质量非常重要。在本研究中，通过英伟达公司的 CUDA架构实现了一种新颖的可以同时提高轴向和横向运动估计精确度的位移估计方法在 GPU上的高效并行计算。对比于原始方法在 C Mex编译条件下的实现， GPU实现的方法显示最多可实现 76X的加速，同时保持了较高的位移估计精度。

弹性成像技术是以软组织的杨氏模量、剪切模量、应力与应变等弹性参量为成像对象的技术。伴随着光学相干层析成像(OCT)的发展，光学相干弹性成像(OCE)由于其微米级别的分辨率，实时的图像处理以及非侵入式成像得到人们的青睐。综述了OCE 的分类以及当今主流的几种OCE 技术及其弹性图像重构的问题。探讨了OCE 中施加机械负载方法和位移估算、应变估计的方法。OCE 对检测组织临床上和病理上的机械特性拥有强大的潜力，特别是在诊断癌症，心血管疾病和眼科疾病上。总结了OCE 研究和发展状况，并对其发展前景进行了展望。

为了提高超声弹性成像计算速度 , 提出使用 GPU硬件加速基于互相关技术和相位零估计的弹性成像技术。先描述这两种弹性成像技术的实现细节及特点 , 然后分析这两种技术的计算密集操作部分的并行化计算可能性 , 最后通过 GPU程序开发工具 ArrayFire实现了基于 GPU的互相关和相位零估计的超声弹性成像技术。通过模拟和扫描仿真人体组织的弹性成像体模获得的压缩前后数据帧对基于 GPU的超声弹性成像方法进行测试与验证。实验结果表明, 基于GPU的方法可以大幅提高弹性图计算速度 , 在处理单帧弹性图条件下 , 与基于互相关方法比较 , 加速比达到 42×, 而基于相位零估计的方法在提高数据吞吐量的情况下加速比可达到 65×。