双级延迟相乘求和波束成形算法：在线性阵列光声成像中的应用
信号处理
2018-01-24 v1 信息论
math.IT
摘要
光声成像（PAI）是一种新兴的医学成像方式，能够提供超声（US）成像的高空间分辨率和光学成像的高对比度。延迟求和（DAS）是 PAI 中最常用的波束成形算法。然而，使用 DAS 波束成形器会导致低分辨率图像以及离轴信号的显著贡献。一种称为延迟相乘求和（DMAS）的新范式——最初用作共焦微波成像中的重建算法——被引入以克服 DAS 中的挑战。DMAS 被用于 PAI 系统，并且已表明该算法可改善分辨率并抑制旁瓣。然而，DMAS 对高水平噪声仍较敏感，且分辨率改善尚不令人满意。在此，我们提出一种基于 DMAS 公式展开中 DAS 代数的新算法，双级 DMAS（DS-DMAS），其改善了图像分辨率和旁瓣水平，并且与 DMAS 相比对高水平噪声的敏感性大大降低。DS-DMAS 算法的性能通过数值与实验进行了评估。所得图像使用既定质量指标包括信噪比（SNR）、半高全宽（FWHM）和对比度比（CR）进行了定性与定量评价。结果表明，DS-DMAS 以更高计算负载为代价优于 DAS 和 DMAS。DS-DMAS 将横向谷值降低约 15 dB，并分别使 SNR 和 FWHM 改善优于 13% 和 30%。此外，与 DMAS 相比旁瓣水平降低了约 10 dB。
引用
@article{arxiv.1801.07446,
title = {Double-Stage Delay Multiply and Sum Beamforming Algorithm: Application to Linear-Array Photoacoustic Imaging},
author = {Moein Mozaffarzadeh and Ali Mahloojifar and Mahdi Orooji and Saba Adabi and Mohammadreza Nasiriavanaki},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.07446},
year = {2018}
}
备注
This paper is accepted in "IEEE Transaction on Biomedical Engineering"