Page 28 - 《应用声学》2021年第1期

24 2021 年 1 月

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ງए/mm 30 ງए/mm 30 ງए/mm 30

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ഷՔᡰሏ/mm ഷՔᡰሏ/mm ഷՔᡰሏ/mm
(a) ӭʷᝈएࣱ᭧ฉԧ࠱ (b) 71ᝈएࣱ᭧ฉᄱࣰܭՌ (c) ӭཥགᐑཥฉੇϸ
图 2 使用 3 种不同发射序列的 B 模式图像对比 [1]
Fig. 2 B-mode images obtained using different imaging sequences [1]

同角度偏转图像的权重，其中每个角度的波束合成
1 自适应波束合成方法
通过传统DAS 算法完成，其结果见图 3(b)。相比于
目前超声成像中，通常使用DAS加上动态孔径 对于每一个完整的偏转序列均进行一次计算 [9−10] ，
和幅度变迹等技术完成波束合成。其中，动态孔径 Zhao 等 [11] 将多次采集合并在一起进行权重计算，
通过调整在近远场接收孔径的大小，可以有效改善 进一步减少了计算量。Qi等 [12] 将子孔径相干(Sub-
近场区的图像质量，并保持图像效果的一致性；幅 array coherence, SC) 技术和 MV 技术相结合，显著
度变迹作为抑制旁瓣的重要方法，对改善图像质量 提高了平面波相干复合的图像质量。Bai等 [13] 将基
尤其是对比度有重要意义。然而，传统幅度变迹过 于特征空间的 MV、基于互相关的多变迹 (Multiple

程中所使用的窗函数权值，通常是依据深度而预先 apodization with cross-correlation, MAX) 技术以
设定好的一组固定参数，没有充分考虑回波信号本 及空减影成像 (Null subtraction imaging, NSI) 相
身的特性；因此，在一定程度的旁瓣衰减后，主瓣 结合，在提高分辨率和对比度的同时，减少了计算复
宽度也会随之增加，也即分辨率变差 [5] 。因此，越 杂度。
来越多的学者开展了对自适应波束合成方法的研
究，希望充分利用超声回波信号的统计特性，动态 1.2 短间隔空间相干成像
地计算回波信号的加权值，同时实现抑制旁瓣以及 短间隔空间相干 (Short lag spatial coherence,
减小主瓣宽度的目的。多种自适应方法在聚焦波 SLSC) 成像将接收到的通道数据进行延时、组合、
成像中获得良好效果，也逐步被引入了平面波超声 相乘和加和以计算接收孔径内的空间协方差，在进
成像中。 行归一化以消除接收信号强度的影响后，可以求得
1.1 最小方差方法 回波信号在不同阵元间的空间相关性，并最终形成

最 小 方 差 (Minimum variance, MV) 方 法 于 SLSC 图像 [14] 。通常来说，强回声的散射子和相邻
1969 年由 Capon [6] 所提出，也是被研究较多的自 的无回声区相比，其回波信号在阵元间具有更高的
适应波束合成算法。该方法通过保持来自目标成像 相关性。SLSC 图像通过描述超声回波信号的空间
的信号功率不变时，使得波束合成的输出能量最小， 相关性，在信噪比较低的情况下仍具有较强的病灶
也即在期望信号不受损时，总输出功率最小，从而 检测能力 [15] 。由于SLSC成像基于各通道间信号的
通过凸优化方法求取通道最优权重。在心脏和腹部 相关性，当发射波束较宽时效果不好 [14] ，因此不适
的成像中，MV 相比于 DAS在分辨率和对比度上均 合直接用于平面波成像中，其研究主要集中于聚焦
取得优势 [7] 。在 MV 被引入平面波成像后，逐步分 波成像中。Chau 等 [16] 参考 SLSC 方法，计算图像
为两类方法：第一种将 MV 用于每个角度的平面波 各成像点上相干复合时各角度图像的权重，其结果
波束合成，再配合传统相干复合技术获得提升的图 见图 3(c)，结果显示该方法具有提升图像的对比度
像质量 [8] ；第二种通过 MV 来计算相干复合中各不 的能力。