研究目的
提出一种基于逆问题函数化表述的超声成像增强新方法，旨在突破延迟求和（DAS）算法的局限，提升分辨率与对比度。
研究成果
所提出的超声成像增强功能框架较传统DAS算法显著提升了分辨率，在一维模拟中实现77%的改善，在SAFT深度分辨率上提升71%。该方法为构建需要更低采样率即可达到同等精度的低成本超声系统提供了实用优势。
研究不足
该研究聚焦于特定案例（一维和SAFT情景），可能未涵盖所有可能的超声成像应用。对于更复杂情景的计算效率尚未充分探究。
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[IEEE 2018年第25届国际图像处理会议(ICIP) - 希腊雅典 (2018.10.7-2018.10.10)] 2018年第25届IEEE国际图像处理会议(ICIP) - 超声成像的功能框架
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[IEEE 2018年第25届国际图像处理会议(ICIP) - 希腊雅典 (2018.10.7-2018.10.10)] 2018年第25届IEEE国际图像处理会议(ICIP) - 超声成像的功能框架
DOI：10.1109/ICIP.2018.8451283
出版年份：2018
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
延迟求和（DAS）作为超声成像领域的现有技术，其效果被证实存在次优性，导致分辨率与对比度较低。现有改进方案多采用临时加权法，或在实时性要求下遭遇计算瓶颈。本文另辟蹊径，通过函数框架推导出组织反射率函数的规则化最小二乘估计解，该显式解在特定情况下可高效实现，适用于实时成像。本模型中，DAS呈现为不具备最优特性的反投影算法。我们首先构建一维模型进行框架演示，继而延伸至结合合成孔径聚焦技术（SAFT）的二维方案。一维仿真显示相较于人为限制可用带宽的DAS，分辨率提升达77%；在标准性能评估体模上，仿真表明SAFT深度分辨率可提高71%。
作者：
Lucien Roquette，Matthieu Simeoni，Paul Hurley
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