仪器仪表学报

作者：吴浩田，闫少渊，许凯亮，他得安

单位：吴浩田,1. 复旦大学生物医学工程系,,闫少渊,1. 复旦大学生物医学工程系,,许凯亮,1. 复旦大学生物医学工程系，2. 复旦大学脑科学前沿科学中心，3. 复旦大学集成芯片与系统全国重点实验室 4. 上海波达医疗科技有限公司,,他得安,1. 复旦大学生物医学工程系，3. 复旦大学集成芯片与系统全国重点实验室,

关键词：超快超声;杂波滤除;广义可扩展RPCA;脑血流;功能成像

基金：国家重点研发计划(2023YFC2410900)、上海市国际科技合作项目(23490713500)资助

开发高分辨和高灵敏度的小血管可视化技术,对相关组织病变的早期诊断和治疗监测具有重要的临床意义。不同于传统聚焦超声,超快超声多普勒(μDoppler)成像技术凭借数千帧的成像帧率,可检测到小血流的瞬时变化。组织杂波滤除和噪声抑制对于μDoppler的成像质量至关重要。常用的杂波滤除方法为奇异值分解(SVD)方法,该方法利用信号时空相干性差异可快速实现组织杂波和血流信号分离,然而无法有效抑制噪声。本研究创新性提出了一种基于广义可扩展的鲁棒主成分分析(GSRPCA)的杂波滤除方法,使用Schattenp范数和lq范数来加强鲁棒主成分分析(RPCA)模型的低秩约束和稀疏约束,增强了小血流信号的提取能力。大鼠脑血流成像结果表明,GSRPCA能够提升功率多普勒成像中血管的成像质量,相较SVD提高信噪比约20dB,且提高对比噪声比约10dB。大鼠超声脑功能成像结果表明,GSRPCA能够提升小血管血容量动态检测的灵敏度。相关方法对超快超声成像杂波滤除的研究具有一定借鉴意义。

来源：2024年第6期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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