基于广义可扩展 RPCA 滤波的超快超声脑血流与功能成像方法研究

开发高分辨和高灵敏度的小血管可视化技术,对相关组织病变的早期诊断和治疗监测具有重要的临床意义。 不同于传 统聚焦超声,超快超声多普勒(μDoppler)成像技术凭借数千帧的成像帧率,可检测到小血流的瞬时变化。 组织杂波滤除和噪声 抑制对于 μDoppler 的成像质量至关重要。 常用的杂波滤除方法为奇异值分解(SVD)方法,该方法利用信号时空相干性差异可 快速实现组织杂波和血流信号分离,然而无法有效抑制噪声。 本研究创新性提出了一种基于广义可扩展的鲁棒主成分分析 (GSRPCA)的杂波滤除方法,使用 Schatten p 范数和 l q 范数来加强鲁棒主成分分析(RPCA)模型的低秩约束和稀疏约束,增强 了小血流信号的提取能力。 大鼠脑血流成像结果表明,GSRPCA 能够提升功率多普勒成像中血管的成像质量,相较 SVD 提高 信噪比约 20 dB,且提高对比噪声比约 10 dB。 大鼠超声脑功能成像结果表明,GSRPCA 能够提升小血管血容量动态检测的灵敏 度。 相关方法对超快超声成像杂波滤除的研究具有一定借鉴意义。