【摘 要】
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生物光声层析成像(Photoacoustic Tomography, PAT)是一种多物理场耦合的新型复合功能成像方法。具有不同成分的组织的声学特性往往存在很大差异，且其空间变化是未知的，难以在成像前测定。而且不均匀性的声学特性还会造成超声波在组织中传播时存在反射、散射、扩散和吸收等现象，导致光声信号的衰减，并且频率越高衰减越严重。因此对于成像组织声学特性的理想化假设(如组织是声学特性均匀的非衰减介质、超声波在组织中的传播速度是恒定的、不考虑声散射等)通常会导致重建图像产生伪影和模糊，降低图像质量以及成像
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生物光声层析成像(Photoacoustic Tomography, PAT)是一种多物理场耦合的新型复合功能成像方法。具有不同成分的组织的声学特性往往存在很大差异，且其空间变化是未知的，难以在成像前测定。而且不均匀性的声学特性还会造成超声波在组织中传播时存在反射、散射、扩散和吸收等现象，导致光声信号的衰减，并且频率越高衰减越严重。因此对于成像组织声学特性的理想化假设(如组织是声学特性均匀的非衰减介质、超声波在组织中的传播速度是恒定的、不考虑声散射等)通常会导致重建图像产生伪影和模糊，降低图像质量以及成像深度等。
本文的研究目的是设计声学特性不均匀组织的内窥式光声层析成像(Endoscopic PAT, EPAT)图像重建算法，在组织声速不均匀的前提下，补偿声散射和声衰减，减少由于组织声学特性不均匀所致的伪影、模糊和目标错位等，提高重建图像的对比度和分辨率。主要工作包括两方面：一是针对包含散射域的成像组织，重构散射介质中的Green函数，再结合时间反演(Time Reversal, TR)算法，重建腔体横截面上的初始声压分布图，减少散射声波产生的伪影；二是根据存在声衰减的光声信号测量值与无声衰减的理想光声信号之间的关系得到关联方程并对其离散化，采用奇异值分解法(Singular-Value Decomposition，SVD)求解该方程，进而从衰减的测量信号中获得对无衰减理想信号的近似，再应用时间反演算法重建图像。
构建含有病变组织的生物腔体计算机仿真模型验证算法的可行性，并与忽略声散射和声衰减的重建方法对比。结果表明：与TR自适应聚焦法相比，在有效补偿声散射伪影的同时，Green函数重构法的重建速度更快。TR自适应聚焦法需要预先已知组织中声散射体分布的先验知识，而Green函数重构法则适用于组织内声散射体分布未知的情况。与矫正不同频率成分声衰减的方法相比，基于SVD的方法对声衰减的补偿效果更好，能够有效减少由声衰减所致的图像失真，改善图像的聚焦效果。而矫正法只能补偿超声波的指数衰减，且需要已知有关组织声衰减系数的先验知识。
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