快速在体光声计算层析图像重建方法
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摘要：针对超声阵列式光声计算层析成像技术数据采集量大、成像速度慢的问题，为拓展该技术在血流动力学等领域的应用，提出一种基于主成分分析（PCA）的快速光声计算层析图像重建方法。该方法首先通过部分全采样数据，构建样本图像矩阵；然后，通过矩阵分解运算构建信号投影矩阵；最后，基于该投影矩阵在三倍欠采样条件下快速重建出高质量三维光声图像。在体小鼠背部血管成像实验表明：与传统反投影光声图像重建方法相比，基于主成分分析的光声图像重建方法可将数据采集规模降低约35%，三维图像重建速度提高约40%，实现了三倍欠采样条件下高精度光声图像的快速采集与重建。
关键词：光声成像；光声计算层析成像；超声阵列；图像重建；反投影方法；主成分分析
中图分类号： TP391.41 文献标志码：A
0引言
光声成像（PhotoAcoustic Imaging， PAI）是一种新型、无损生物医学成像方法。因其同时具备高光学成像对比度和高超声成像分辨率，目前已成为生物医学成像领域的研究热点之一[1]。光声成像的基本原理为：通过脉冲激光器照射生物组织，组织体瞬时热膨胀产生超声波，超声波在组织中传输，携带着生物组织特性的超声信号，最后由体外的超声换能器探测到。光声计算层析成像（Photoacoustic Computed Tomography， PACT）是光声成像方式的一种，它通过非聚焦超声换能器（单个探头或阵列）采集超声信号，应用一定的重建算法反演组织的光吸收，获取生物组织光吸收图像。PACT适合于较大区域、深层组织成像，目前已经成功应用于多个临床和预临床领域，如：乳腺癌早期诊断、动脉粥样硬化斑块检测、小动物全身成像等[2-4]。然而，阵元密集排布的超声阵列数据采集量大，对数据采集、传输和重建都提出了很高的要求，限制着该技术在对成像速度有更高要求领域的应用[5-6]。事实上，超声阵列通常配置几百个超声阵元，而数据采集卡的通道数目通常情况下不能满足超声探测阵元的数量要求。因此，获取一帧二维图像，需要多次激光照射，这直接降低了数据采集速度。同时，基于大规模数据采集的光声图像重建数据量大，速度慢。为提高数据采集速度，近几年压缩感知（Compressed Sensing， CS）技术已被成功应用于PACT，已有研究成果证...
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