摘要
本发明属于超声成像技术领域,具体为一种用于经颅脑超声成像的相位畸变校正方法。本发明方法包括:获取经颅骨场景下的超声回波数据以及经过波束合成后得到的B模式图像;对经颅B模式图像的颅骨边界进行识别,并构建颅脑声速模型;基于射线理论方法或者Eikonal方程求解当前声速模型下的声波走时矩阵,将声波走时矩阵用于波束合成获得相位畸变校正后的图像;对于波束合成后的经颅成像结果进行优化,包括时空信号滤波处理、多普勒处理、微泡检测定位与追踪处理以及颅骨混响引起的信号衰减进行补偿处理。本发明可大幅提高轴向血流速度估计精度,提升成像结果的空间分辨率和饱和度,有助于高质量经颅骨成像与血流动力学和脑功能研究。
技术关键词
相位畸变校正方法
Dijkstra算法
深度学习网络
血流速度信息
成像
多普勒
波束
信号滤波
颅骨
矩阵
声波
超声回波数据
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