超声激励成像多径混响仿真：改进Cyrus-Beck算法

"改进的Cyrus-Beck算法实现超声激励成像多径混响的仿真" 超声激励成像是近年来发展起来的一种新型弹性成像技术，它以其优秀的成像质量和无散斑噪声的特点在医学领域受到广泛关注。然而，这种成像方法存在一个显著的问题，即多径伪影，这会严重影响图像的清晰度和诊断准确性。多径伪影主要是由于超声波在传播过程中遇到不同介质界面时产生的多次反射和折射，导致信号混叠，形成虚假的成像特征。 Cyrus-Beck算法是解决多边形边界上声轨迹解算的一种方法，常用于计算二维成像中的声束路径。然而，原始的Cyrus-Beck算法对于处理凹多边形的边界情况存在局限性，无法准确模拟复杂环境下的声波传播路径，因此不适用于超声激励成像中多径伪影的仿真。 陈科和林江莉在研究中对Cyrus-Beck算法进行了改进，使其能够适应任意多边形边界的声轨迹解算。这一改进使得算法的适用范围扩大，能够更好地模拟超声波在不同形状和结构的组织中的传播，从而更准确地分析和减少多径伪影的影响。 实验部分，研究者通过对比实验验证了改进后的Cyrus-Beck算法在超声激励成像中的应用效果。对比传统算法和改进算法的仿真结果，可以明显看出改进算法能更有效地模拟和抑制多径伪影，提高成像的信噪比和图像质量。 关键词所涉及的核心技术包括超声激励成像技术、多径伪影分析以及Cyrus-Beck算法的优化。这些研究成果不仅对超声弹性成像领域的理论研究有所贡献，也为实际临床应用提供了更可靠的图像处理手段，有助于提升诊断的精确性和可靠性。 此项工作由国家自然科学基金和高等学校博士学科点专项科研基金资助，展示了超声弹性成像和医学图像处理领域的重要研究进展。通过深入理解和应用改进的Cyrus-Beck算法，未来有望开发出更先进的成像技术和算法，进一步减少超声成像中的伪影问题，提高医学诊断的精度和效率。