基于跨角度延迟乘加波束成形算法的超声图像增强技术及其在生物医学中的应用

为解决传统延迟叠加(DAS)波束成形算法分辨率低、旁瓣干扰严重的问题，研究人员开发了计算高效的跨角度延迟乘加(CADMAS)波束成形技术。该研究通过非线性角度复合和数学重构，在体外/体内实验中实现了对比度提升7.6-40 dB（较DAS）和4.8-20 dB（较DMAS），计算时间仅增加6%，为超声成像提供了兼具高性能与低成本的解决方案。

　　

超声成像作为临床诊断的重要工具，其图像质量直接影响疾病检测的准确性。目前主流的延迟叠加(Delay and Sum, DAS)波束成形算法虽计算高效，但存在分辨率受限和旁瓣干扰的固有缺陷。尽管非线性处理方法如延迟乘加(Delay Multiply and Sum, DMAS)和帧乘加(Frame Multiply and Sum, FMAS)能提升图像质量，前者仅考虑阵元间信号相干性，后者仅利用角度间相关性，且计算成本较高。这些限制促使研究人员探索更优的解决方案。

来自国外研究机构的研究团队在《Ultrasound in Medicine》发表的研究中，提出跨角度延迟乘加(Cross-Angular Delay Multiply and Sum, CADMAS)算法。该技术通过同时评估所有阵元和所有发射角度的信号相干性，结合数学重构将计算时间控制在DAS的1-2倍。研究采用离体金属丝散射体、GAMMEX仿体、气体囊泡(Gas Vesicles, GVs)仿体和活体兔肾模型，对比了DAS、DMAS、FMAS及DMAS+FMAS组合算法的性能。

关键技术包括：1）CADMAS算法设计，通过跨角度-阵元信号对相乘强化相干信号；2）数学重构实现计算优化；3）多模态验证（B-Mode和振幅调制AM成像）；4）使用GE L3-12-D和L11-4v探头采集数据；5）定量评估指标（对比度噪声比CNR、对比度比CR、广义CNR）。

CADMAS算法部分揭示其核心创新：将传统DMAS扩展至全角度-阵元组合，通过公式重构将计算复杂度从O(N²)降至O(N)。实验显示对50 μm金属丝的成像中，CADMAS旁瓣降低40 dB（较DAS）和20 dB（较DMAS），计算耗时仅0.057秒/帧。

GAMMEX仿体实验结果表明，原始图像中CADMAS的CNR达23.6±0.7 dB，较DAS提升7.6 dB；经直方图校正后仍保持3.4 dB优势。广义CNR(gCNR)值0.975显示其抗动态范围偏移能力，证实性能提升非人为缩放所致。

AM成像与GVs应用显示在420 kPa压力下，CADMAS对GV的CNR较DAS提高20 dB。压力-CNR曲线符合GV非线性力学特性，峰值后下降反映不可逆结构破坏。

活体兔肾成像验证临床潜力，500帧累积图像中CADMAS的CNR达46.1 dB，较DAS提升12.2 dB。微泡灌注成像显示其有效增强组织-血流对比，gCNR值0.99为各方法最高。

讨论部分强调，CADMAS通过双重相干性评估（阵元+角度）实现突破性对比度提升，其计算优化策略使实时临床应用成为可能。研究采用多指标交叉验证（CNR/CR/gCNR/直方图校正），证实性能优势不受动态范围影响。在AM成像和GV检测中的成功应用，为分子影像学和基因报告系统提供新工具。该技术有望推动超声成像在肿瘤检测、血管评估等领域的精度革命，其开源实现可能加速行业标准迭代。

结论指出，CADMAS在保持DAS计算效率的前提下，显著超越现有非线性波束成形器的性能边界。未来工作可探索其在三维超声、弹性成像等扩展应用，以及通过硬件并行化进一步压缩计算时间。这项研究为医学影像处理树立了新范式，其方法论对雷达、声呐等其他波束成形领域具有借鉴意义。