时空平滑SCF与LCA结合提升浅表超声成像性能

本文主要探讨的是时空平滑相干因子（StS-SCF）与低复杂性自适应波束合成算法（LCA）的结合应用，针对浅表组织超声成像系统中带权重的延时叠加算法（wDAS）存在的旁瓣抑制不足和成像分辨率较低的问题。wDAS虽然实现简单且成像速度快，但在处理复杂探测环境和系统参数变化时缺乏自适应性，不能有效抑制旁瓣噪声。 文献提出了一种新的超声成像算法——时空平滑相干因子自适应波束合成算法（StS-SCFA），旨在解决上述问题。StS-SCFA通过融合StS-SCF的高信噪比和低复杂性自适应能力，以及LCA的稳健性和近场分辨率优势，优化了图像质量。在实际应用中，该算法在Field_II仿真平台上进行了靶点目标和囊肿的成像测试。 与StS-SCF和LCA相比，StS-SCFA在靶点成像中显著降低了旁瓣噪声，大约减少了8 dB，提高了图像的清晰度。在囊肿成像方面，算法保持了亮斑对比度的稳定性，同时提升了暗斑对比度1.51 dB，斑点信噪比也有所增加，达到0.25 dB。这些结果表明，StS-SCFA不仅有效地抑制了旁瓣，还提高了图像的横向分辨率和对比度，从而显著改善了浅表组织超声成像的性能。 值得注意的是，虽然StS-SCFA在复杂环境下表现出色，但其算法设计仍需考虑实时性和计算效率，尤其是在大规模数据处理时。通过将接收信号分解为信号和噪声矩阵，并利用ESBMV计算权向量，虽然可以提升成像质量，但计算复杂度相对较高。因此，未来的研究可能着重于寻找更高效、兼顾性能和实时性的权值计算方法，以便在实际应用中更好地推广这种先进的超声成像技术。