弹性成像能够检测组织的弹性模量信息,进而描述组织的生理、病理状态,对疾病的检测和诊断具有重要的应用价值。例如,肿瘤在组织中生长或扩散,组织的弹性会发生变化,在肿瘤出现形态学改变前,它的硬度已经发生了变化,导致正常组织与病变组织之间存在较大的弹性差异。在弹性成像出现之前,医生主要通过触诊来检测组织之间硬度的差别。这种方法有很大的局限性,如果肿块位于组织深处或者病变部位较小时,这种方法不能取得较好的结果。目前,弹性成像已经成为医用超声领域的一个研究热点。本文通过仿真和仿体实验进行了比较研究,提出了一种基于加权相位分离和二维互相关的混合位移估计算法。具体工作如下:首先,介绍了弹性力学的基本知识,为生物组织仿真奠定了理论基础。研究了弹性成像的原理。使用有限元法对生物组织建模仿真,研究了不同压缩率下的组织的位移、应变、应力分布。使用Field仿真声场,得到了不同压缩率下的超声RF信号。其次,研究了一维弹性成像方法。一维算法可以分为基于梯度运算的应变估计算法和直接应变估计算法。本文研究了经典的一维互相关算法,针对相关函数的最大值只能精确到采样点上,采用亚采样时延估计技术来提高位移估计精度。并且对算法进行了仿真、仿体实验。最后,针对一维弹性成像方法只考虑组织轴向运动的弱点,提出了一种混合位移估计算法,它基于加权相位分离和二维互相关技术,首先利用二维时域互相关技术进行粗估计,然后再利用相位加权分离技术进行精估计。同时,通过仿真和仿体实验对算法的准确性和效率进行了验证。结果表明,算法具有较好的鲁棒性,能够有效的提高运算效率和图像信噪比,上述研究对高性能弹性成像系统的研究与设计具有重要的指导意义。