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1.一种基于统计逆的电学/超声双模态内含物边界重建方法,该方法采用径向形状模型对待重建内含物边界即目标边界进行参数化表征,然后利用电学成像模型构建形状系数估计的似然模型,利用超声反射成像模型构建形状系数估计的先验模型,再通过最大后验估计法求解最佳形状系数,实现内含物边界的重建。步骤如下为: (1)利用径向形状参数化模型,在局部极坐标系下将目标边界剖分成一组等极角分布的离散点,记离散点到局部极坐标中心的距离为径向距离,并用ri,i=1,2,…,N来表示,目标边界用一组形状系数r=[r1,r2,…,rN]来表征; (2)基于贝叶斯统计理论,当给定电学测量电压Vm和测量噪声e,形状系数r的后验估计表达如下: π(r|Vm)∝πe(Vm-V(r))·π(r) 式中,π表示概率密度,∝表示正比号,Vm表示测量电压,V(r)表示由电学成像正问题模型计算获得的边界电压,π(r|Vm)表示形状系数r的后验概率密度,π(r)表示形状系数r的先验概率密度,πe(Vm-V(r))表示形状系数估计的似然模型,满足如下公式: 式中,Γe表示测量噪声e的协方差,表示Γe的逆; (3)对于步骤(2)中形状系数r的先验概率密度π(r),通过超声反射成像技术确定:首先,利用超声反射成像技术获得目标边界上部分离散点位置信息,然后采用等极角插值技术计算目标边界形状系数的初始估计ru,最后,构建形状系数的先验概率模型如下: 式中,表示形状系数协方差矩阵,表示的逆; (4)结合(2)和(3),当给定电学测量电压Vm和测量噪声e,形状系数r的后验概率密度表示成如下形式: (5)对于(4)中形状系数r的后验概率密度,采用最大后验估计法进行求解,形状系数r的最佳估计值通过求解如下公式获得: (6)由(5)获得的最优形状系数能够计算目标边界上离散点坐标,再采用光滑函数对目标边界上离散点进行拟合来获得目标边界。 |