超声阵列成像算法

分辨率大幅提升

该算法结合傅里叶层析与粒子群优化，同时提升超声图像横向与纵向分辨率，成像质量优于现有方法。

Wu, Runcong · 谌东东 · Fei, Chunlong · 李迪 · 杨银堂

Computers in Biology and Medicine 2023

参数信息

平均横向分辨率提升

34.47 %

晶状体横向边界结构宽度改善

49.48 %

技术优势

横向纵向都清晰

CWS算法纵向分辨率好但横向差，FP算法横向好但纵向不足；PSOFP结合粒子群优化参数，两种分辨率同时提升。

横向分辨率显著提高

钨丝实验中，PSOFP平均横向分辨率比CWS提高34.47%。

组织边界更清晰

猪眼实验中，晶状体横向边界结构宽度改善49.48%，有利于分辨组织结构。

参数自动寻优

FP算法的参数原本靠经验选取，PSO自动搜索最优参数，减轻人工调参负担。

应用场景

• 医学超声成像：提升超声图像分辨率，帮助医生更清楚地观察组织细节。
• 生物医学成像：为生物医学研究提供更高分辨率的成像工具，便于分析微细结构。
• 超声无损检测：提高超声检测图像质量，使缺陷和边界更易于识别。
• 可穿戴超声设备：在算力有限的穿戴设备上通过算法提升成像分辨率。