【摘 要】
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在声聚焦光声显微成像(acoustic resolution based photoacoustic microscopy, ARPAM)中，传统的B-mode重建方法采用声直线传播模型，虽然简单高效，但只能在聚焦超声换能器的焦点范围内获得较高的空间分辨率,其横向分辨率在离焦时会严重降低，对成像深度有一定限制。为了克服当前ARPAM中成像景深和分辨率之间的矛盾，本文提出了一种改进型的ARPAM反投
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在声聚焦光声显微成像(acoustic resolution based photoacoustic microscopy, ARPAM)中，传统的B-mode重建方法采用声直线传播模型，虽然简单高效，但只能在聚焦超声换能器的焦点范围内获得较高的空间分辨率,其横向分辨率在离焦时会严重降低，对成像深度有一定限制。为了克服当前ARPAM中成像景深和分辨率之间的矛盾，本文提出了一种改进型的ARPAM反投影重建算法,从而有效的提高了离焦区域的横向分辨率。该算法中在重建过程中考虑了聚焦换能器探测面的形状的贡献，并采用了合成孔径的方法对不同角度换能器接收到的信号进行了加权求和来得到单个像素的重建值。在现有光声显微成像算法研究中，合成孔径聚焦技术(synthetic aperture focusing technique, SAFT)也是一种能提高离焦区域横向分辨率的算法。本文将采用数值模拟以及仿体实验，对传统B-mode算法、改进型反投影算法和合成孔径聚焦算法的各自的优缺点进行分析和评估，从而为ARPAM在生物医学中的良好应用奠定基础。
本文研究内容分为四个部分：首先是进行ARPAM中光声信号的数值仿真，通过线性模型来对所产生的光声信号进行模拟，从而考察ARPAM系统中超声换能器各参数，以及成像目标位置等对光声原始信号的影响。特别是根据现有实验室ARPAM的应用条件，在一定的扫描范围内，考察系统各深度上横向分辨率的变化。其次是改进型反投影光声显微成像算法的建立，本文首次将改进型反投影成像算法用于ARPAM中，将聚焦超声传感器探测面分为有限单元，每一个单元可以看做一个点超声换能器，然后进行信号的反投影加权叠加来得到最后的图像，从而在可以在一定的成像深度内提高离焦区域的横向分辨率；然后本文将利用传统的B-mode算法、合成孔径聚焦算法，以及本项目中的改进型反投影算法对上述仿真数据进行图像重建，并对所得结果进行对比分析；最后是仿体实验验证，将金属丝埋在仿体的不同深度作为成像目标，然后用三种算法对实验中采集到的光声信号进行图像重建并进行对比分析。结果表明，不管是在仿真结果中还是实验结果中，本项目中的改进型算法对离焦区域分辨率的改善优于传统B-mode光声显微算法，在整体成图质量上优于合成孔径聚焦算法。
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