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| 今天的文章中，超哥为大家介绍一种改进的波束形成方法，旨在提升超高速超声成像的分辨率、对比度和背景散斑均匀性。超高速超声成像采用平面波成像技术，尽管实现了高帧率，但因缺乏聚焦导致图像质量下降，尤其是对比度和散斑一致性。基于现有的基于特征空间的最小方差（ESBMV）方法，本研究分析其在生成高对比图像时引入“黑盒区域”（BBR）伪影和散斑暗斑的问题，提出了一种区域自适应的波束形成方法。实验结果表明，与PESBMV相比，该方法在分辨率上提升55%，显著减少BBR伪影并增强背景一致性，同时保持高对比度。该方法通过MATLAB仿真和体外数据验证了有效性，并为超高速超声成像在医学诊断中的广泛应用提供了新的思路。 |
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超高速超声成像 (Ultrafast Ultrasound Imaging, UUI)是一种革新的医学成像技术，其核心特点是能够以极高的帧率（超过1000帧每秒）捕捉动态现象。这项技术通过使用平面波成像（Plane-Wave Imaging, PWI）或其他无聚焦声波来覆盖更广的空间，从而克服传统超声成像帧率较低的限制。
超声成像中的几项重要创新及其相应的技术推动因素
工作原理
平面波发射：传统超声成像通过逐点发射聚焦声波实现图像采集，而超高速超声成像采用全阵列同步发射的平面波，无需逐点扫描。
高速数据采集：每次平面波发射后，回波信号通过接收阵列以极高的速度捕捉并存储。
并行波束形成：利用并行处理技术，将多组接收到的信号进行合成，快速生成高质量图像。
传统成像采集过程
特点与优势
极高的帧率：相比传统方法（约30-100帧每秒），超高速超声成像可达到1000帧以上，适用于快速动态现象的观测。
实时成像：支持实时监测组织运动、血流动态和声学特性变化。
广泛应用：
心血管系统：检测血流速度、评估心功能。
组织弹性：通过剪切波成像分析组织弹性。
神经成像：观察神经活动的瞬时变化。
传统和超高速架构在不同临床应用中的典型帧率示例
局限性
图像质量下降：平面波发射导致聚焦能力不足，使得图像对比度和分辨率下降。
计算需求高：高速数据采集和处理需要更强的硬件支持。
组织穿透深度有限：高频平面波对深层组织的成像能力不足。
由于波束形成是在软件中执行的，因此可以实现图像生成的完全并行化。因此，每次发射（TX，发射）都可以生成一幅完整的图像。（RX指接收）
超声成像因其非侵入性、实时性和高性价比，被广泛应用于医学诊断。近年来，超高速超声成像（Ultrafast Ultrasound Imaging, UUI）因其高帧率和快速成像能力，成为研究的热点。然而，传统的超声成像方式依赖聚焦波束进行逐点扫描，导致帧率受限，无法满足快速动态现象捕捉的需求。
线性换能器发射平面波，该平面波覆盖整个感兴趣区域。通过这次单次发射即可计算出一幅超声图像
平面波成像（Plane-Wave Imaging, PWI）通过同时激励换能器的所有单元发射平面波，消除了聚焦扫描的限制，大幅提升了帧率。然而，这种方法牺牲了成像质量，具体表现为对比度和分辨率的降低。为解决这一问题，研究者提出了多种波束形成技术，其中以最小方差（Minimum Variance, MV）和基于特征空间的最小方差（Eigenspace-Based Minimum Variance, ESBMV）技术最为突出。
使用超高速相干平面波合成获得的超声图像
ESBMV的挑战与改进
ESBMV在提高对比度和分辨率方面表现出色，但其在成像中产生了“黑盒区域”（Black Box Region, BBR）和背景散斑的暗斑伪影，影响了图像的均匀性和可信度。尽管近年来提出了部分特征空间最小方差（PESBMV）方法，通过选择性应用ESBMV减少了BBR伪影，但该方法在对比度上有所折衷，未能完全消除上述问题。
本研究提出了一种改进的波束形成方法，通过引入新的判别因子和区域划分策略，结合MV和ESBMV等技术，针对不同成像区域（如高回声目标、低回声目标和背景散斑）选择最适合的波束形成技术，以提高整体成像质量。
提出的算法流程图
方法与实现
1. 方法概要：
该方法利用信号子空间矩阵的特征向量数量和ESBMV权值作为判别因子，将图像划分为四个区域：高回声目标、低回声目标、背景散斑和BBR。在每个区域内，分别应用最适合的波束形成方法，确保分辨率、对比度和散斑均匀性的综合提升。
2. 实现过程：
特征向量数量判别：通过计算信号子空间矩阵中的特征向量数量，区分散斑背景和目标区域。
ESBMV权值判别：利用权值大小进一步细化区域划分，识别BBR。
区域分配与波束形成：针对不同区域选择MV、ESBMV或PESBMV方法，结合相应的权值进行成像处理。
3. 数据与实验：
研究采用MATLAB对体外数据集和模拟数据进行测试，包括分辨率和对比度评价。质量指标包括散斑信噪比（SSNR）、全宽半高（FWHM）和对比度比（CR）等。
用于流动多普勒分析的超高速合成成像
实验结果与分析
1. 分辨率与对比度提升：
实验结果表明，与PESBMV相比，改进方法在分辨率上提升了55%，同时在对比度方面表现优异。具体如下：
对比度增强：在所有测试数据中，改进方法显著提高了高回声目标和低回声目标的对比度。
背景散斑均匀性：通过区域划分和针对性处理，背景散斑的均匀性显著改善。
2. BBR伪影的抑制：
在高对比度图像中，BBR伪影几乎完全消除，背景暗斑问题也得到了有效解决。
3. 算法复杂度与计算效率：
虽然该方法引入了额外的区域判别和权值计算，但整体计算时间仍在可接受范围内，适合实际应用。
分辨率数据集的体外数据图像，使用以下方法生成：(a) PESBMV（δ = 0.2, η = 0.5, 𝐿𝑝 = 𝑀/4） (b) 提出的方法（δ = 0.2, η = 0.5）
未来工作与展望
研究提出了一种全新的成像质量优化方法，展现了显著的性能提升。然而，仍有以下问题值得进一步研究：
实时性优化：针对实时成像需求，进一步优化算法复杂度，提升计算效率。
深度学习融合：结合深度学习技术，探索自适应波束形成的可能性。
临床验证：在实际临床场景中验证方法的可靠性和有效性。
更多应用领域：扩展至更多成像应用，如心血管、胎儿监测和肿瘤检测等
彩色血流Ultrafast超快速成像案例
结论
本研究通过提出一种基于区域判别和自适应波束形成的新方法，显著提升了超高速超声成像的分辨率、对比度和散斑均匀性。实验结果表明，该方法在模拟和体外数据中均表现出色，具有广阔的应用前景。未来，随着技术的进一步发展，该方法有望在医学成像领域发挥重要作用。
参考文献
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我是超哥，超声行业17年老伙计，做过研发，搞过生产，趟过市场，开过（在开）公司；越野跑爱好者；工作狂；沟通粗暴直接；严苛完美主义者；起伏皆为过往；信奉长期主义和第一性原则；欢迎来聊来组局...
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