基于最小方差波束成形器稀疏正则化的光声图像形成
信号处理
2018-05-11 v1
摘要
延迟求和(DAS)是光声(PA)图像形成中最常用的算法。然而，该算法重建出的图像主瓣宽且旁瓣电平高。最小方差(MV)作为一种自适应波束成形器，克服了这些局限并改善了图像分辨率和对比度。本文提出一种称为修正稀疏MV(MS-MV)的新算法，在对MV最小化问题作若干修正后加入L1范数约束，以相比MV更有效地抑制旁瓣。所加约束可解释为该MV波束成形信号输出的稀疏性。由于最终最小化问题是凸的，可用简单迭代算法高效求解。数值结果表明，与MV相比，所提MS-MV波束成形器平均改善信噪比(SNR)约19.48 dB。此外，使用线靶体模的实验结果显示，MS-MV相较MV带来约2.64 dB的SNR提升。
引用
@article{arxiv.1802.03724,
title = {Photoacoustic Image Formation Based on Sparse Regularization of Minimum Variance Beamformer},
author = {Roya Paridar and Moein Mozaffarzadeh and Mohammad Mehrmohammadi and Mahdi Orooji},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.03724},
year = {2018}
}