血管内超声阵列成像研究—偏心圆柱波复合与横向解卷积

论文摘要

血管内超声成像(IVUS)是一种对心血管进行精确成像的诊断方法。通过将小型化的超声换能器置于血管腔内,可以对血管进行断层扫描,获取血管的形状、不同组织分布等相关信息,进而帮助医生对疾病进行精确诊断。为进一步提高IVUS的成像质量,本文从两个方面进行了研究。第一个方面是针对目前的阵列式IVUS系统全图聚焦和高信噪比无法兼容的问题提出偏心圆柱波复合方法,通过提高发射波能量的方法提高成像的信噪比。分析了多发射波复合成像的原理,并总结了影响这种成像方法的几个关键参数对成像效果的影响,为优化成像参数提供了理论依据。提出偏心圆柱波成像的实现方法,针对IVUS阵列的特点对该方法的最佳成像参数进行了分析,并在仿真中验证了该方法的可行性。仿真结果表明其分辨率能达到相控阵方法的水平,信噪比高于相控阵方法和合成相控阵方法。在仿真中对实际系统中存在的非理想因素进行了仿真分析,结果显示单元间的串扰和单元的非均匀性对成像质量影响有限。针对成像过程中出现的栅瓣采用双切趾技术进行抑制,使用粒子群优化的方法对切趾函数进行了优化。现有的相控阵式IVUS的硬件稍作调整即可用于偏心圆柱波成像。第二个方面是针对目前的IVUS系统横向分辨率较低的问题提出了基于幅值的非负域解卷积方法,通过限制解卷积的求解域非负避免解卷积过程对高频噪声的放大作用,避免采取噪声抑制措施,从而避免噪声抑制措施影响分辨率的提高。首先分析了常用的解卷积方法对噪声的抑制作用,指出抑制噪声过程实际上牺牲了分辨率,提出可以通过基于幅值的非负域解卷积提高解卷积的效果。对这一设想进行了仿真验证,在仿真中使用120 μn横向分辨率的探头能够分辨横向间隔为70 μμn的两个散射点。仿真结果显示该方法所能达到的分辨率比维纳解卷积高出50%。搭建了单环能器机械扫描系统对该方案进行验证,在远场的各个深度均能实现2°的周向分辨能力,在近场区域由于点扩散函数的变化其分辨能力有所下降。对仿体的成像实验说明了该方法在复杂环境中提高分辨率的能力。本文的研究说明,在阵列式IVUS系统中应用偏心圆柱波复合成像和基于幅值的非负域解卷积方法可以得到高质量高分辨率图像。

论文目录

文章来源

类型: 博士论文

作者: 李明夏

导师: 冯志华

关键词: 血管内超声,偏心圆柱波复合成像,基于幅值的非负域解卷积,综合成像,横向分辨率

来源: 中国科学技术大学

年度: 2019

分类: 基础科学,医药卫生科技

专业: 物理学,心血管系统疾病

单位: 中国科学技术大学

分类号: O426.9;R540.4

总页数: 113

文件大小: 10872K

下载量: 128

相关论文文献

• [1].傅里叶自解卷积-红外光谱分析法应用于德江天麻真伪鉴定[J]. 广州化工 2020(21)
• [2].基于最小熵解卷积的齿轮箱早期故障诊断[J]. 机械科学与技术 2015(03)
• [3].傅立叶自解卷积红外光谱法在油脂皂化值测定中的应用[J]. 食品科技 2011(08)
• [4].傅立叶自解卷积红外光谱法快速测定油脂的碘价[J]. 食品科技 2010(11)
• [5].基于最大相关峭度解卷积与形态滤波的齿轮故障特征提取[J]. 计算机测量与控制 2020(07)
• [6].基于最大相关峭度解卷积的滚动轴承复合故障诊断方法[J]. 噪声与振动控制 2020(04)
• [7].基于气相色谱—质谱—自动解卷积技术分析鲫鱼中的挥发性物质[J]. 食品与机械 2016(07)
• [8].最小熵解卷积在滚动轴承早期故障诊断中的应用[J]. 机械传动 2015(08)
• [9].基于非对称分解卷积的网络安全检测[J]. 软件工程 2020(10)
• [10].斜坡海底波导中随机声源的信道盲解卷积[J]. 应用声学 2020(05)
• [11].基于网络解卷积和网络沉默算法的高维数据网络优化策略与比较[J]. 中国卫生统计 2019(01)
• [12].重叠峰解卷积在能谱面分布中的新应用[J]. 中国测试 2015(10)
• [13].图像恢复盲解卷积之文献综述[J]. 科技资讯 2012(21)
• [14].基于最小熵解卷积的汽车点焊质量超声评价[J]. 焊接学报 2018(08)
• [15].谱域光学相干层析系统中基于解卷积方法的像质优化[J]. 物理学报 2010(04)
• [16].盲解卷积的机械振动信号分离技术[J]. 振动、测试与诊断 2009(04)
• [17].基于维纳滤波的迭代盲解卷积[J]. 光学与光电技术 2010(05)
• [18].基于盲解卷积和聚类的机械弱冲击声信号提取[J]. 振动工程学报 2009(06)
• [19].基于两维解卷积和稀疏回波去噪的高分辨雷达成像方法（英文）[J]. 雷达学报 2018(03)
• [20].基于盲解卷积的水声信号恢复技术[J]. 应用声学 2011(03)
• [21].基于阵列模型的窄带信号盲解卷积方法[J]. 鱼雷技术 2009(04)
• [22].程序升温大体积进样和解卷积气相色谱-质谱法测定蔬菜水果中32种农药残留量[J]. 色谱 2014(12)
• [23].大气激光通信系统中频域解卷积抑制乘性噪声的研究(英文)[J]. 红外与激光工程 2014(11)
• [24].盲解卷积与窄带阵列模型结合的信号分离算法[J]. 电声技术 2009(09)
• [25].频域盲解卷积局限性分析及一种改进算法[J]. 计算机技术与发展 2008(10)
• [26].二维解卷积波束形成水下高分辨三维声成像[J]. 声学学报 2019(04)
• [27].基于微粒群算法的盲解卷积及其在故障轴承声信号中的应用[J]. 中国机械工程 2010(12)
• [28].最小熵解卷积法轮对轴承故障诊断[J]. 中国测试 2016(01)
• [29].基于局部特征尺度分解与最小熵解卷积的轴承故障诊断[J]. 轴承 2018(05)
• [30].基于平滑片段计数正则化的图像盲解卷积[J]. 智能计算机与应用 2018(06)

标签：血管内超声论文;  偏心圆柱波复合成像论文;  基于幅值的非负域解卷积论文;  综合成像论文;  横向分辨率论文;