基于反射式光栅驱动器（PLD）的光声成像技术，采用自适应高斯加权非线性波束成形并结合相干因子增强技术

《Scientific Reports》：Adaptive Gaussian-weighted nonlinear beamforming with coherence factor enhancement for reflection-mode PLD-based photoacoustic imaging

　　

摘要

本文提出了一种非线性波束成形算法——自适应滤波延迟自适应高斯加权乘累加（F-DaGwMAS）及其加入了相干性因子的改进版本（F-DaGwMAS+CF），该算法旨在提升基于脉冲激光二极管（PLD）的反射式光声成像（PAI）的图像质量。实验使用装有印度墨水（直径0.5毫米）的毛细管的鸡胸组织模型进行了验证，这些毛细管位于4毫米至22毫米的深度范围内。成像实验在激光脉冲能量为18 μJ、21 μJ和27 μJ的条件下进行。定量分析表明，F-DaGwMAS在所有能量水平上均显著优于传统的延迟累加（DAS）和滤波延迟乘累加（F-DMAS）波束成形器：在27 μJ的能量下，F-DaGwMAS的空间分辨率相比DAS提高了43–67%，相比F-DMAS提高了6–24%；对比度（CR）和信噪比（SNR）分别提高了11–207%和7–68%，相比F-DMAS则提高了6%和25%。引入相干性因子加权后，性能进一步提升，F-DaGwMAS+CF的空间分辨率比DAS+CF提高了多达60%，对比度和信噪比分别提高了1–27%。此外，对健康人手腕进行的体内光声成像实验显示，该方法能够清晰呈现大约6–8毫米深度处的血管结构横截面图像，同时提升了对比度并减少了噪声。这些改进效果得益于自适应高斯加权和对相干信号的处理，这些机制增强了相干成分并抑制了轴向外的噪声。F-DaGwMAS和F-DaGwMAS+CF在各种能量水平下的稳健性证明了它们在基于PLD的高对比度、高分辨率光声成像应用中的强大潜力。