奇异值分解作为超声血流成像杂波滤波器的应用

基于奇异值分解(SVD)的滤波在高帧率超声血流成像中实现了杂波、血流与噪声的显著分离。将 SVD 用作杂波滤波器极大地改进了如向量血流成像、功能超声和超分辨率超声定位显微术等技术。杂波与噪声的去除依赖于组织、血流和噪声各自由不同奇异值子集表示的假设,从而它们的信号不相关并位于正交子空间。该假设在组织运动、近壁或微血管血流存在时失效,并且可能受奇异值阈值选择不当的影响。因此,血流、杂波和噪声的分离不完善,可能导致原始数据中不存在的成像伪影。强度的时间和空间波动是最常见的伪影,其外观和强度各异。在血流信号稀疏分布的微血管中观察到重影和分裂伪影。奇异值阈值选择、组织运动、帧率、血流信号幅度和采集长度影响这些伪影的出现频率。理解 SVD 杂波和噪声去除导致伪影的原因对于其解读是必要的。