用于利用使用肋间空间的相干复合的声成像的系统和方法与流程

本发明涉及声成像装置、系统和方法。

背景技术：

在声(例如，超声)成像或其它有源声成像中，换能器的阵列通常首先利用适当的延迟生成聚焦束而将脉冲发射到介质，然后接收回波。波束形成被用于重建介质的图像。图像的质量与点扩散函数(PSF)有关，或与成像系统对单个点的响应有关。PSF与阵列的孔有关。在远场近似中，PSF的横向轮廓是孔幅度分布的傅里叶变换的平方。如果没有使用切趾，则其可以是sinc²函数。

然而，部分孔可能被一个或多个障碍物所阻挡。在医学超声中，障碍物可能是肋骨。例如，由于肋骨在太大时可能阻挡部分孔，而使得通过胸部对心脏的超声成像(经胸廓超声成像)变得复杂。如果孔的阻挡部分沿着孔的边缘，则这将导致损失分辨率。如果在孔内，则这将导致可能严重降低图像质量的光栅波瓣。同样的现象可能是由孔中的缝隙导致的，这可能是由无功能的换能器阵列元件引起的，或者在人们试图利用由缝隙分离的两个超声阵列进行相干成像时引起的。在另一方面，如果采用适合在两根肋骨之间的空间(在后文中被称作“肋间缝隙”)中的较小孔，则超声图像的视野和分辨率受到限制。

技术实现要素：

因此，期望提供一种用于超声成像的方法和系统，其能够使用跨若干肋间空间的较大的相干孔。

在本发明的一个方面中，一种方法包括：采用声换能器阵列来产生针对所述成像区域的图像数据，其中，在所述声换能器阵列与所述成像区域的至少部分之间存在一个或多个障碍物；利用在所述声换能器阵列中的声换能器间的发射/接收对路径中的冗余来补偿所述成像区域的由于所述一个或多个障碍物而缺失的图像数据；并且根据经补偿的图像数据来产生所述成像区域的图像。

在一些实施例中，利用在所述声换能器阵列中的所述声换能器间的发射/接收对路径中的冗余来补偿所述成像区域的由于所述一个或多个障碍物而缺失的图像数据并且根据所述经补偿的图像数据来产生所述成像区域的图像包括：确定针对所述声换能器阵列的逆滤波器，其中，当使得所述逆滤波器乘以在存在所述一个或多个障碍物时所述声换能器阵列相对于所述成像区域的角度谱时，产生在没有所述一个或多个障碍物时将存在的、所述声换能器阵列相对于所述成像区域的理想角度谱；通过对应于所述发射/接收对的角度频率的所述逆滤波器的值来对由在所述声换能器阵列中的元件的每个发射/接收对产生的信号进行加权；并且通过对所有的所述发射/接收对的经加权的信号进行求和来生成声图像。

在一些实施例中，利用在所述声换能器阵列中的所述声换能器间的发射/接收对路径中的冗余来补偿所述成像区域的由于所述一个或多个障碍物而缺失的图像数据并且根据所述经补偿的图像数据产生所述成像区域的图像包括：使用至少第一切趾函数和第二切趾函数来执行至少第一发射与接收操作和第二发射与接收操作，包括：通过采用所述声换能器阵列执行所述第一发射与接收操作来将第一声波发射到所述成像区域并接收从所述成像区域返回的第一声回波并由此产生第一图像数据，其中，所述第一切趾函数被应用于所述声换能器阵列以产生用于所述第一发射与接收操作的第一发射孔和第一接收孔；并且通过采用所述声换能器阵列执行所述第二发射与接收操作来将第二声波发射到所述成像区域并接收从所述成像区域返回的第二声回波并由此产生第二图像数据，其中，所述第二切趾函数被应用于所述声换能器阵列以产生用于所述第二发射与接收操作的第二发射孔和第二接收孔；并且通过将所述第一图像数据与所述第二图像数据进行组合来产生所述成像区域的图像。根据针对所述声换能器阵列相对于所述成像区域的逆滤波器来确定至少所述第一切趾函数和所述第二切趾函数，其中，当使得所述逆滤波器乘以在存在所述一个或多个障碍物时所述声换能器相对于所述成像区域的角度谱时，产生在没有所述一个或多个障碍物时将存在的、所述声换能器阵列相对于所述成像区域的理想角度谱。

在一些实施例中，利用在所述声换能器阵列中的所述声换能器间的发射/接收对路径中的冗余来补偿所述成像区域的由于所述一个或多个障碍物而缺失的图像数据并且根据所述经补偿的图像数据产生所述成像区域的图像包括执行基于RF数据(预检测)或基于图像的去卷积算法。

在本发明的另一方面中，一种用于对成像区域进行成像的装置，包括：声换能器阵列，其被配置为产生针对所述成像区域的图像数据，其中，在所述声换能器阵列与所述成像区域的至少部分之间存在一个或多个障碍物；以及一个或多个处理器，其被配置为利用在所述声换能器阵列中的声换能器间的发射/接收对路径中的冗余来补偿所述成像区域的由于所述一个或多个障碍物而缺失的图像数据；并且被配置为根据经补偿的图像数据来产生所述成像区域的图像。

在一些实施例中，所述一个或多个处理器被配置为通过以下操作，利用在所述声换能器阵列中的所述声换能器间的发射/接收对路径中的冗余来补偿所述成像区域的由于所述一个或多个障碍物而缺失的图像数据，并且根据所述经补偿的图像数据来产生所述成像区域的图像，所述操作为：确定针对所述声换能器阵列的逆滤波器，其中，当使得所述逆滤波器乘以在存在所述一个或多个障碍物时所述声换能器阵列相对于所述成像区域的角度谱时，产生在没有所述一个或多个障碍物时将存在的、所述声换能器阵列相对于所述成像区域的理想角度谱；通过对应于所述发射/接收对的所述角度频率的所述逆滤波器的值来对由在所述声换能器阵列中的元件的每个发射/接收对产生的信号进行加权；并且通过对所有的所述发射/接收对的经加权的信号进行求和来生成声图像。

在一些实施例中，所述一个或多个处理器被配置为通过以下操作，利用在所述声换能器阵列中的所述声换能器间的发射/接收对路径中的冗余来补偿所述成像区域的由于所述一个或多个障碍物而缺失的图像数据，并且根据所述经补偿的图像数据来产生所述成像区域的图像：所述操作为：使用至少第一切趾函数和第二切趾函数来执行至少第一发射与接收操作和第二发射与接收操作，包括：通过采用所述声换能器阵列执行所述第一发射与接收操作来将第一声波发射到所述成像区域并接收从所述成像区域返回的第一声回波并由此产生第一图像数据，其中，所述第一切趾函数被应用于所述声换能器阵列以产生用于所述第一发射与接收操作的第一发射孔和第一接收孔；并且通过采用所述声换能器阵列执行所述第二发射与接收操作来将第二声波发射到所述成像区域并接收从所述成像区域返回的第二声回波并由此产生第二图像数据，其中，所述第二切趾函数被应用于所述声换能器阵列以产生用于所述第二发射与接收操作的第二发射孔和第二接收孔；并且通过将所述第一图像数据与所述第二图像数据进行组合来产生所述成像区域的图像。根据针对所述声换能器阵列相对于所述成像区域的逆滤波器确定至少所述第一切趾函数和所述第二切趾函数，其中，当使得所述逆滤波器乘以在存在所述一个或多个障碍物时所述声换能器相对于所述成像区域的角度谱时，产生在没有所述一个或多个障碍物时将存在的、所述声换能器阵列相对于所述成像区域的理想角度谱。

在一些实施例中，所述一个或多个处理器被配置为通过执行基于RF数据(预检测)或基于图像的去卷积算法来进行以下操作：利用在所述声换能器阵列中的所述声换能器间的发射/接收对路径中的冗余来补偿所述成像区域的由于所述一个或多个障碍物而缺失的图像数据，并且根据所述经补偿的图像数据产生所述成像区域的图像。

附图说明

图1图示了在声图像孔中的肋间缝隙，所述肋间缝隙可能是由在声换能器与成像区域的至少部分之间存在肋骨而产生的。

图2图示了在例如图1所图示的情形下产生的声图像中主要波瓣的任一侧上观察到的强光栅波瓣。

图3图示了声成像装置的一个实施例。

图4是图示当在成像设备与成像区域的至少部分之间存在一个或多个障碍物时对成像区域进行成像的方法400的一个实施例的流程图。

图5图示了以下范例：(1)当没有一个或多个障碍物时将存在的、声换能器阵列相对于成像区域的理想角度谱；以及(2)当存在一个或多个障碍物时声换能器阵列相对于成像区域的角度谱。

图6是图示当在成像设备与成像区域的至少部分之间存在一个或多个障碍物时对成像区域进行成像的方法的另一实施例的流程图。

图7示出了肋骨模型，其图示了如何使用射线追踪算法来检测在换能器阵列中哪个图像点看到哪个换能器元件。

图8图示了用于在两个发射与接收操作中采用的两组发射/接收孔的切趾函数。

图9是图示当在成像设备与成像区域的至少部分之间存在一个或多个障碍物时对成像区域进行成像的方法的另一实施例的流程图。

图10图示了当针对肋间空间采用补偿算法时针对在图2中所图示的相同情形的点扩散函数。

图11A和图11B图示了在大孔中存在肋间缝隙的情况下分别具有补偿和不具有补偿的模拟图像。

图12A图示了当模拟两个阻挡物(例如，由于两根肋骨)时使用大孔产生的经胸廓超声心动图。

图12B图示了当模拟两个阻挡物(例如，由于两根肋骨)并采用肋间缝隙补偿算法时使用大孔产生的经胸廓超声心动图。

图12C图示了当不存在阻挡物时使用类似于图12A的大孔产生的参考的经胸廓超声心动图。

图12D图示了使用比用于生成图12A-C的孔小的孔产生的经胸廓超声心动图。

图13图示了当存在肋骨时产生的相干图像。

图14A图示了当采用使用“肋间缝隙补偿”的相干复合时，在存在类似于图13所示的肋骨时产生的图像。

图14B图示了在没有任何肋骨时产生的类似于图13和图14A所示的图像。

图15A图示了在图8中所图示的模型中在远场中心中的点的角度谱。

图15B图示了在图8中所图示的模型中靠近声换能器阵列且在图像边缘上的点的角度谱。

图16为图8的范例图示了能够通过针对图像的不同点的算法重建的最大往返行程孔大小。

图17图示了当肋骨与肋间空间一样大时补偿算法的结果。

具体实施方式

现在将参考附图在后文中更加全面地描述本发明，在附图中示出了本发明的优选实施例。然而，本发明可以以不同的形式来实施，并且不应被解释为限于本文所阐述的实施例。相反，这些实施例被提供为本发明的教导范例。

图1图示了在声图像孔中的肋间缝隙，所述肋间缝隙可能是由于存在被布置在声换能器与成像区域的至少部分的阻碍物(例如，肋骨)而产生的。

尤其地，图1图示了声探头10(例如，超声探头)，所述声探头10包括用于对成像区域7进行成像的声换能器阵列10’，所述成像区域7包括感兴趣区域(ROI)5，例如，心脏。成像区域7也包括多个障碍物15-1、15-2、15-3，例如，肋骨，其被肋间空间11-1和11-2彼此分离和间隔开。通常，声探头10和声换能器阵列10’可以是声成像装置(例如，超声成像系统)的部件。声换能器阵列10’包括多个声元件(例如，超声元件)。声换能器阵列10’的声元件可以被配置为通过接收例如来自声成像装置的微波束形成器的电信号并对其响应而将对应的声信号发射到成像区域7来执行发射操作。声换能器阵列10’的声元件也可以被配置为通过接收来自成像区域7的声信号(例如，声回波)并对其相应而将对应的电信号供应给声成像装置的信号处理电路来执行接收操作。在下文将结合图3的描述来提供声探头10、声换能器阵列10’以及包括声探头10和声换能器阵列10’的声成像装置的示范性实施例的进一步的细节。

在操作中，通过声换能器阵列10’形成孔110-1和110-2，形成成像区域7的对应扇区扫描120和122，以及尤其是ROI 5。如在图1中能够看出，在该范例中，障碍物15-1、15-2、15-3被设置在声换能器阵列10’与ROI 5之间。因此，扫描120包括：第一部分120-1，其被障碍物15-1所阻挡或遮蔽；第二部分120-2，其经过肋间空间11-1并包括孔110-1的视野；以及第三部分120-3，其被障碍物15-2所阻挡或遮蔽。类似地，扫描122包括：第一部分122-1，其被障碍物15-2所阻挡或遮蔽；第二部分122-2，其经过肋间空间11-2并包括孔110-2的视野；以及第三部分122-3，其被障碍物15-3所阻挡或遮蔽。

声成像装置采用波束形成来重建成像区域7的图像。图像的质量与点扩散函数(PSF)有关，或者与声成像装置对单个点的响应有关。PSF与声换能器阵列10’的(一个或多个)孔110-1、110-2等有关。在远场近似中，PSF的横向轮廓是孔幅度分布的傅里叶变换的平方。如果没有对(一个或多个)孔应用切趾，则PSF将是sinc²函数。然而，如图1中所图示的，(一个或多个)孔的部分被一个或多个障碍物所阻挡。如果孔的阻挡部分是沿着孔的边缘的，则这将导致分辨率损失。如果其在孔内，则将导致可能严重降低图像质量的光栅波瓣。相同的现象起因于孔中的缝隙，所述缝隙能够由无功能的元件引起，或者在人们试图利用由缝隙分离的两个探头进行相干成像时引起。

图2图示了在例如图1中所图示且如以上所描述的情形中(其中障碍物通过一个或多个孔阻挡成像区域的一个或多个部分的成像)由声探头10产生的声图像200中的主要波瓣202的任一侧上观察到的强光栅波瓣204。尤其地，图2描绘了当将200元素孔划分为由(在该情况下通过非活性元件来模拟的)两个37元素缝隙分离的三个42元素子孔时的模拟PSF。模拟幻影的点在图像的从上到下递增深度的4、8、12和16cm深度处。

本发明人已经发现并意识到当缝隙或阻挡将大孔分离成若干子孔时，通过使用补偿算法能够恢复完全的、无阻挡的孔的分辨率，只要缝隙小于子孔。在下文描述的各个实施例中，补偿算法利用往返行程信号的冗余。尤其地，下文描述的各个实施例基于往返行程超声信号[1]的冗余的概念：N_Tx和N_Rx分别是超声换能器阵列中的发射元件和接收元件的指标。在远场(并且没有相位偏差)中，所有对的Tx/Tx元件的信号相同，使得加和N_Tx+N_Rx是恒定的。因此，如果一些对由于被肋骨阻挡而缺失，则它们能够被未被阻挡的相同对所替代。

图3图示了声成像装置300的一个实施例，其可以实施一个或多个补偿方法或算法，用于利用往返行程超声信号的冗余来补偿(一个或多个)换能器阵列孔的缝隙和阻挡。在声成像装置300中，声换能器阵列10’(例如，电容微型机械超声换能器(CMUT)阵列)被提供在声探头10中，用于发射超声波并接收回波信息。换能器阵列10’可以备选地包括由诸如PZT或PVDF的材料形成的压电换能器元件。换能器阵列10’是换能器元件的一维或二维阵列，其能够在2D平面和/或在三维进行扫描以进行3D成像。换能器阵列10’被耦合到声探头10中的微波束形成器12，其通过CMUT阵列单元或压电元件控制信号的发射和接收。微波束形成器能够至少部分地对由换能器元件的组或“片块”接收到的信号进行波束形成，如美国专利5997479(Savord等人)、6013032(Savord)和6623432(Powers等人)中所描述的。微波束形成器12通过探头线缆被耦合到发射/接收(T/R)开关16，所述发射/接收(T/R)开关16在发射和接收之间切换，并在微波束形成器12未被使用且换能器阵列10’直接由主系统波束形成器20操作时，保护主波束形成器20免于高能量发射信号。在微波束形成器12的控制下的超声波束从换能器阵列10的发射是通过换能器控制器18引导的，所述换能器控制器18通过T/R开关和主系统波束形成器20被耦合到微波束形成器，所述换能器控制器18接收来自用户接口或控制面板38的用户操作的输入。换能器控制器18控制的一个功能是操控和聚焦波束的方向。可以在换能器阵列10’的正前方(正交)，或在用于更宽的视野的不同角度处操控波束。换能器控制器18能够被耦合到用于CMUT阵列的DC偏置控件45。DC偏置控件45设定被施加到CMUT单元的(一个或多个)DC偏压。

在接收时由微波束形成器12产生的部分波束形成的信号被耦合到主波束形成器20，其中，将来自换能器元件的个体片块的部分波束形成的信号组合成完全波束形成的信号。例如，主波束形成器20可以具有128个通道，所述通道中的每个从CMUT换能器单元或压电元件的片块接收部分波束形成的信号。在一些实施例中，每个片块可以包括数十个或上百个CMUT换能器单元或压电元件。以此方式，通过换能器阵列10’的大量换能器元件(例如，数十、上百、上千的元件)接收到的信号能够有效地贡献于单个波束形成的信号。

波束形成的信号被耦合到信号处理器22。信号处理器22能够以各种方式处理接收到的回波信号，例如，带通滤波、抽选、I和Q组分分离以及谐波信号分离，其用于分离线性和非线性信号，从而使得能够识别从组织和微泡返回的非线性(基频的较高谐波)回波信号。信号处理器也可以执行额外的信号增强，例如，降斑、信号复合和噪声消除。在信号处理器中的带通滤波器能够是追踪滤波器，当从递增的深度接收到回波信号时所述带通滤波器的通带从较高的频率带滑动到较低的频率带，从而拒绝来自更大深度的较高频率的噪声，其中，这些频率缺乏解剖信息。

经处理的信号被耦合到B模式处理器26和多普勒处理器28。B模式处理器26采用对用于对身体中的结构(例如，器官的组织和身体中的血管)进行成像的接收到的声信号的幅度的检测。身体结构的B模式图像可以被形成在谐波图像模式或基本图像模式或两者的组合中，如美国专利6283919(Roundhill等人)和美国专利6458083(Jago等人)所描述的。多普勒处理器28处理来自组织移动和血流的在时间上不同的信号用于检测物质的运动，例如，在磁场中血细胞的流动。多普勒处理器一般包括具有参数的壁滤波器，所述壁滤波器可以被设定为通过和/或拒绝从身体中的选定类型的材料返回的回波。例如，壁滤波器能够被设定为具有通带特性，所述通带特性通过来自较高速度材料的相对低幅度的信号，而拒绝来自较低或零速度材料的相对强的信号。该通带特性将通过来自流动血液的信号，而拒绝来自附近固定或缓慢移动目标(例如，心脏壁)的信号。逆特性将通过来自心脏的移动组织的信号，而针对被称作组织多普勒成像、检测和描绘组织运动的项目而拒绝血流信号。多普勒处理器接收并处理来自磁场中不同点的在时间上离散的回波信号的序列，来自被称作全体的特定点的回波的序列。在相对短的时间间隔以快速连续的方式接收到的回波的全体能够被用于估计流动血液的多普勒移频，其中，多普勒频率与速度的对应关系指示血流速度。在较长时间段内接收到的回波的全体被用于估计较慢流动血液或缓慢移动组织的速度。

B模式和多普勒处理器产生的结构和运动信号被耦合到扫描转换器32和多平面重定格式器44。扫描转换器将回波信号布置在空间关系中，根据该关系可以以期望的图像格式接收回波信号。例如，扫描转换器可以将回波信号布置成二维(2D)扇区形格式，或锥体三维(3D)图像。扫描转换器能够利用对应于具有其多普勒估计速度的图像场中的点处的运动的颜色来覆盖B模式结构图像，以产生颜色多普勒图像，所述颜色多普勒图像描绘了图像场中的组织的运动和血流流动。多平面重定格式器将从身体的体积区域中的公共平面中的点接收到的回波转换成该平面的超声图像，如美国专利6443896(Detmer)所描述的。体积绘制器42将3D数据集的回波信号转换成从给定的参考点查看的投影的3D图像，如美国专利6530885(Entrekin等人)所描述的。2D或3D图像从扫描转换器32、多平面重定格式器44和体积绘制器42被耦合到图像处理器30，以供进一步的增强、缓冲和临时存储以用于在图像显示器40上进行显示。除了用于成像外，由多普勒处理器28产生的血流值以及由B模式处理器26产生的组织结构信息被耦合到量化处理器34。所述量化处理器产生不同流动状况的量度(例如，血流的体积率)以及结构测量结果(例如，器官的大小和孕龄)。量化处理器可以从用户控制面板38接收输入，例如，在进行测量的图像的解剖结构中的点。来自量化处理器的输出数据被耦合到图形处理器36，用于利用显示器40上的图像来重建测量图形和值。图形处理器36也能够生成图形覆盖，用于与声图像一起进行显示。这些图形覆盖能够包含标准的识别信息，例如，患者姓名、图像的日期和时间、成像参数等。为此，图形处理器接收来自用户接口38的输入，例如，患者姓名。用户接口也被耦合到发射控制器18，以控制从换能器阵列10’生成声信号，并因此控制生成通过换能器阵列和声系统产生的图像。用户接口也被耦合到多平面重定格式器44，用于选择和控制多平面重定格式器(MPR)图像的平面，其可以用于执行在MPR图像的图像场中的量化测量。

声成像装置300也包括遮挡避免处理器50，所述遮挡避免处理器50可以与换能器控制器18、波束形成器20、信号处理器22和图像处理器30协作，以利用在声换能器阵列10’中的声换能器间的发射/接收对路径的冗余来补偿成像区域的由于一个或多个障碍物而缺失的图像数据；并且根据经补偿的图像数据产生成像区域的图像。将在下文更加详细地描述通过遮挡避免处理器50的这种操作的示范性实施例。

图4是图示当在成像设备与成像区域的至少部分之间存在一个或多个障碍物时对成像区域进行成像的方法的一个实施例的流程图。

在操作410中，采用声换能器阵列来产生用于成像区域的图像数据，其中，在声换能器阵列与成像区域的至少部分之间存在一个或多个障碍物。

在操作420中，在声换能器阵列中的声换能器间的发射/接收对路径中的冗余可以用于补偿成像区域的由于一个或多个障碍物而缺失的图像数据。

在操作430中，根据经补偿的图像数据产生成像区的图像。

冗余在远场中尤其清楚，其中，保持Fraunhoffer近似。在该情况下，通过简单傅里叶变换涉及在孔中的场和幅度分布。例如，在远场中，通过单个元件生成的场将是平面波。假设I_Tx和I_Rx是发射元件和接收元件的指标。在远场中，对应的场将是exp(j.k.x(I_Tx))(各自的exp(j.k.x(I_Rx))，其中，k是波数，并且x(I_Tx)是阵列中的发射元件的物理坐标。往返行程场是发射场和接收场的乘积，并且被表达为exp(j.k.(x(I_Tx)+x(I_Rx)))。因此，具有相等的x(I_Tx)+x(I_Rx)的元素的所有对将生成相同的往返行程场。元素的这些对被称作冗余的。

场的角度谱是其到其横向空间频率的分解。这里，所使用的术语“角度谱”指的是PSF的横向空间谱。其被表达为PSF的横向轮廓的傅里叶变换。在该远场中，根据上述Fraunhoffer近似，单向(仅发射或仅接收)角度谱与孔幅度分布成比例。如果活性孔是矩形的，则单向PSF是sinc函数。往返行程点扩散函数是sinc²函数，并且针对往返行程PSF的角度谱是三角函数。往返行程角度谱也能够被计算为发射和接收孔的幅度分布的卷积。

图5图示了以下范例：(1)当没有一个或多个障碍物时将存在的、具有200个元件的矩形声换能器阵列相对于成像区域的理想角度谱510(虚线)；以及(2)当存在一个或多个障碍物时相同声换能器阵列相对于成像区域的角度谱520(实线)。

从图5能够看出，只要障碍物(例如，肋骨15)不大于肋间空间，则每个频率的幅度是非零的。因此，能够通过对由于存在障碍物(例如，肋骨15)而较少呈现的角度频率添加更多的权重来恢复真实的角度谱(和点扩散函数)。在角度谱中的每个频率的权重是在没有障碍物时的理想幅度(在该频率处的谱值510)除以由于存在障碍物的实际幅度(在所述点处的谱值520)的比率。跨声换能器阵列的所有角度频率的这些权重或系数的集合在这里被称作逆滤波器。

实施该方法的一种直接方式是利用合成孔采集。一旦已知(一个或多个)障碍物(例如，肋骨15)的(一个或多个)位置，则能够计算在存在一个或多个障碍物(例如，肋骨15)时声换能器阵列相对于成像区域的角度谱520，并且通过采取角度谱520与理想角度谱510的比率能够获得元件的每个发射/接收对的权重或系数。这里，可以通过多种技术确定(一个或多个)障碍物的(一个或多个)位置或(一个或多个)定位，所述多种技术包括例如使用肋骨检测算法，所述肋骨检测算法可以采用由声成像装置300与特征识别算法一起产生的成像区7的图像。在2013年12月9日提交的美国临时专利申请61/913576中公开了肋骨检测算法的实施例。通过引用将美国临时专利申请61/913576的内容并入本文。能够采用其它方法，包括使用从其它成像模态获得的图像数据，包括X射线数据、磁共振成像(MRI)数据等。然而，不管采用何种定位(一个或多个)障碍物(例如，肋骨15)的(一个或多个)位置的方法，一旦确定了(一个或多个)位置，则能够计算在存在一个或多个障碍物(例如，肋骨15)时声换能器阵列相对于成像区域的角度谱520，并且能够通过采取角度谱520与理想角度谱510的比率来获得元件的每个发射/接收对的权重或系数，以上所提及的。在合成孔求和期间，利用对应的权重系数对每个TX/RX元件对进行加权。该方法的一个缺点是由于使用单个元件发射而造成的低信噪比(SNR)。

图6是图示当在成像设备与成像区域的至少部分之间存在一个或多个障碍物(例如，肋骨15)时对成像区域进行成像的方法600的实施例的流程图。应当理解，可以以与图6中所图示的和下文中所描述的不同的次序来执行方法600的各种操作。

在操作610中，确定在没有(一个或多个)障碍物时将存在的、声换能器阵列相对于成像区域的理想角度谱。

在操作620中，确定在存在(一个或多个)障碍物时声换能器阵列相对于成像区域的角度谱。

在操作630中，确定针对声换能器阵列的逆滤波器。

在一些实施例中，可以通过将在没有一个或多个障碍物时将存在的、声换能器阵列相对于成像区域的理想角度谱(例如，图5中的510)除以在存在一个或多个障碍物时声换能器阵列相对于成像区域的角度谱(例如，图5中的520)来获得逆滤波器，所述角度谱可以如以上解释的来确定。

在操作640中，声换能器阵列用于产生针对成像区域7的图像数据。

在操作650中，通过对应于发射/接收对的角度频率的逆滤波器的值来对由在成像操作中在声换能器阵列中的元件的每个发射/接收对产生的信号进行加权。

在操作660中，根据经补偿的图像数据产生成像区的图像。

上述描述简化了障碍物的影响，将其当作紧接着声换能器阵列的前方的薄的屏幕状的特征进行建模。事实上，障碍物(例如，肋骨15)通常较厚且被设置在距离声换能器阵列的一段距离处。因此，障碍物在孔上的“阴影”将改变成像点的位置。因此，有效的Tx和Rx孔以及角度谱针对成像区域中的每个点改变。然而，如果确定了(一个或多个)障碍物的(一个或多个)定位，则能够使用射线追踪算法来计算每个点“看到”的孔，能够计算每个点的角度谱，并且能够使用上述算法。

因此，在上述方法600的一些实施例中，确定声换能器阵列的逆滤波器，通过对应于发射/接收对的角度频率的逆滤波器的值来对由在声换能器阵列中的元件的每个发射/接收对产生的信号进行加权，并且通过对所有的发射/接收对的经加权的信号进行求和来生成声图像，能够包括针对成像区域中的多个感兴趣点中的每个执行算法。所述算法能够包括：确定声换能器阵列相对于点的逆滤波器，其中，当逆滤波器乘以在存在一个或多个障碍物时声换能器阵列相对于点的角度谱时，产生在没有一个或多个障碍物时将存在的、声换能器阵列相对于点的理想角度谱；通过对应于发射/接收对的角度频率的逆滤波器的值来对由来自点的在声换能器阵列中的元件的每个发射/接收对产生的信号进行加权；并且通过对由来自所述点的在声换能器阵列中的元件的每个发射/接收对产生的经加权的信号进行求和来确定在所述点处的声图像的强度。

在一些实施例中，能够通过采用射线追踪算法来计算点所看到的有效孔来确定声换能器阵列相对于每个点的逆滤波器。

图7示出了肋骨模型，其图示了如何使用射线追踪算法来在存在障碍物15时在图6的方法600中检测在换能器阵列中哪个图像点看到哪个换能器元件。尤其地，图7图示了第一区722和第二区724，其中，所述第一区722能够由特定元件702看到，从元件702对所述第二区724的查看被障碍物15阻挡。

减轻在方法600中采用的合成孔成像的低SNR同时保留其灵活性的一个解决方法是使用虚拟换能器方法。在这种方法中，创建一组聚焦的发射和接收对。每个聚焦的波束能够被看作位于波束焦点处的虚拟换能器(但是比单个元件具有更大的强度)，并且能够利用虚拟换能器的阵列来应用合成孔算法。虚拟换能器的理想深度是障碍物(例如，肋骨15)的深度。

因此，在上述方法600的一些实施例中，确定声换能器阵列的逆滤波器，通过对应于发射/接收对的角度频率的逆滤波器的值来对由在声换能器阵列中的元件的每个发射/接收对产生的信号进行加权，并且通过对所有的发射/接收对的经加权的信号进行求和来生成声图像，能够包括执行采用虚拟换能器的算法。在一些实施例中，所述算法可以包括：根据声换能器阵列创建虚拟换能器的阵列；确定针对虚拟换能器阵列的逆滤波器，其中，当逆滤波器乘以在存在一个或多个障碍物时虚拟换能器的阵列相对于成像区域的角度谱时，产生在没有一个或多个障碍物时将存在的、虚拟换能器的阵列相对于成像区域的理想角度谱；通过对应于发射/接收对的角度频率的逆滤波器的值来对由在虚拟换能器的阵列中的元件的每个发射/接收对产生的信号进行加权；并且通过对所有的发射/接收对的经加权的信号进行求和来生成声图像。

其它实施例能够利用在声换能器阵列中(直接在波束空间中)的声换能器间的发射/接收对路径中的冗余。这种实施例可以采用传统的波束形成，其与图6的实施例相比可以增加SNR，这是因为来自空间中的若干点的能量能够被聚焦于一个定位。在这些实施例中，使用聚焦的发射替代单个元件发射。为此，必须将计算出的往返行程权重划分成用于发射孔的权重和用于接收孔的权重。这能够使用分解算法来进行，例如，单值分解、特征值分解或其它分解。然而，利用单个发射与接收操作不能实现期望的往返行程点扩散函数，其要求两个或更多个发射与接收操作的和(例如，第二发射/接收点扩散函数可能实际上仅包含旁波瓣，并且能够从包含主波瓣和旁波瓣的第一个中被减去)。

例如，W是往返行程权重的矩阵。例如，W_i,j是对应于包括由对应的Tx/Rx对的角度谱的值给出的发射i和接收j的对的权重。

U(分别地，V)是发射(分别地，接收)中的切趾向量(U的每个元素是在发射时施加到阵列中的元件的权重)。对于给定的U和V，W由W＝UV*给出，其中，*表示矩阵转置。

这里，我们对逆问题感兴趣：W是已知的，但是其可以总是发现一组对应的发射和接收孔吗？如果W的秩是1，则W能够被分解成1个发射和1个接收孔的乘积。然而，如果W的秩大于1，如缝隙补偿算法的情况中的那样，则W仅能够被分解成若干发射和接收孔的乘积的和，经由单值分解(SVD)：

W＝USV*，其中，S是单值的对角矩阵，并且U(分别地，V)是其列是各种发射(分别地，接收)切趾向量的矩阵。

实际上，已经发现只有2个单值是重要的(其它的非常小)，使得W能够处于非常良好的近似，被表达为两个发射与接收波束的和。

(1) W＝S(1,1).U₁.V₁+S(2,2)U₂.V₂

由于W的对称性，发射和接收切趾是相同的：U₁＝V₁。

图8图示了用于关于图2如上所述的用于模拟孔的切趾810(U1)和820(U2)。切趾810和820两者在子孔的边缘附近具有强的权重。切趾810单独仍生成强的旁波瓣。然而，当根据上述等式(1)对个体地使用切趾810和820中的每个产生的点扩散函数进行组合时，光栅波瓣从得到的点扩散函数消失。事实上，切趾820生成不具有主波瓣而仅具有光栅波瓣的点扩散函数，能够从使用切趾810产生的第一点扩散函数减去所述光栅波瓣。

在一些实施例中，第一切趾810(U₁)可以被采用在发射操作和接收操作两者中，以生成第一组图像数据。类似地，通过使用第二切趾820(U₂)以用于发射操作和接收操作来生成第二组图像数据。然后通过如等式1所示的各自的单值来对两组求和数据进行加权，然后对其进行组合以获得最终的图像数据。

图9是图示当在成像设备与能够采用传统的波束形成的图像区域的至少部分之间存在一个或多个障碍物(例如，肋骨15)时对成像区域进行成像的方法900的实施例的流程图。应当理解，方法900的各个操作可以以不同于图9中所图示的和如以下所描述的次序来执行。

在操作910中，根据声换能器阵列相对于成像区域的逆滤波器来确定第一切趾函数和第二切趾函数。

图8图示了被采用在图9中的方法900中的两组发射/接收孔的第一切趾函数810和第二切趾函数820的范例。

在操作920中，将第一切趾函数应用于声换能器阵列。

在操作930中，利用第一切趾执行第一发射与接收操作从而产生第一图像数据。

在操作940中，将第二切趾函数应用于声换能器阵列。

在操作950中，利用第二切趾执行第二发射与接收操作从而产生第二图像数据。

在操作960中，通过对第一图像数据和第二图像数据进行组合来产生成像区域的图像。

利用声换能器阵列中的声换能器间的发射/接收对路径的冗余的方法的其它实施例可以采用基于图像的去卷积。如以上所提及的，在远场中，在给定频率处的点扩散函数的傅里叶变换与孔成比例。对于宽带信号，人们能够采用点扩散函数的2D空间傅里叶变换，已知为k空间。在给定波数k处的谱是如以上所描述地导出的往返行程角度谱的缩放版本。缩放因子是波数k本身。这能够根据Fraunhoffer近似导出：如上所看到的，孔的一个元素与平面波exp(j.k.x(I_Tx))相关联。空间频率与k成比例。

因此，能够直接在k空间中实施逆滤波器，而不是在合成孔往返行程对上实施逆滤波器。

在一些实施例中，通过采用经求和的RF数据的2D傅里叶变换(在包封检测之前)计算图像的k空间。如以上所描述地计算逆滤波器权重，针对每个k值进行缩放，并乘以谱。在此时可以考虑信号的时间带宽。最终，计算2D逆傅里叶变换以获得补偿图像。备选地，由于k空间中的乘法等价于图像域中的去卷积，因此能够在图像域中直接进行去卷积。在该情况下，计算逆滤波器的2D傅里叶变换以获得与图像(经求和的RF数据)卷积的内核。内核的大小大约是点扩散函数的大小。

已经观察到，假设使用基于图像的去卷积并不如假设如以上所描述的使用合成孔算法一样鲁棒。即使在远场中，根据点的横向位置，k空间谱显著变化。然而，这能够通过采用空间依赖性逆滤波器来解决。能够通过模拟点扩散函数来计算滤波器的权重。卷积内核方法尤其适合于空间依赖性滤波，这是因为内核能够根据位置而变化。

图10图示了当针对肋间空间采用结合图6描述的补偿算法时在图2所图示的相同情形中的点扩散函数。这里，再次地，四个点分散器分别位于4、8、12和16cm的深度。对于在12cm和16cm处的两个最深的点，相比图2，图像大大改善。光栅波瓣被抑制，并且点扩散函数看起来类似于利用没有任何缝隙的完全的孔而获得的。对于在4cm处的最浅的点，远场近似并不保持，并且重建并不好。在8cm处的点是过渡区域。

图11A和图11B图示了模拟在大孔中存在肋间缝隙的具有补偿(图11B)和不具有补偿(图11A)的图像。尤其地，使用一个80元件孔，并且通过阻挡元件中的一些而人为地引入了“迷你肋骨”。使用两个13元件阻挡物，留下三个18元件孔。注意，图11A示出了强的光栅波瓣，而图11B示出了通过采用如本文中所描述的缝隙补偿算法来减少以及在一些情况下消除光栅波瓣。

图12A-D图示了当模拟两个阻挡物(例如，由于两个肋骨15)时使用大孔产生的模拟的经胸廓超声心动图。如图11A-B所示，一个80元件孔被划分成被两个13元件阻挡物分离的三个18元件孔。

图12A图示了当模拟两个阻挡物(例如，由于两个肋骨)时使用大孔产生的模拟的经胸廓超声心动图。

图12B图示了当模拟两个阻挡物(例如，由于两个肋骨)并采用肋间缝隙补偿算法时使用大孔产生的经胸廓超声心动图。

图12C图示了当不存在阻挡物时使用类似于图12A的大孔产生的参考的经胸廓超声心动图。

图12D图示了使用比用于生成图8A-C的孔小的孔产生的经胸廓超声心动图。

图13图示了当存在障碍物(例如，肋骨15)时产生的相干图像。如在图2和图10中所示，四个点分散器分别位于4、8、12和16cm处。邻近主波瓣1302示出光栅波瓣1304。

图14A图示了当使用采用如上所述的“肋间缝隙补偿”算法的相干复合时，在存在类似于图13所示的肋骨时产生的图像。图14B图示了在没有任何障碍物时将产生的类似于图13和14A所示的图像。通过比较图13、14A和14B能够看出，对于大于10cm的深度，当采用补偿算法时通过障碍物(例如，肋骨)的图像几乎与没有障碍物存在时一样好。

图15A图示了在图8所图示的模型中在远场中心中的点的角度谱。图15B图示了在图8中图示的模型中靠近声换能器阵列且在图像的边缘上的点的角度谱。如图15B所示，角度谱具有缝隙1505，所述缝隙1505不能由上述利用在TX/RX往返行程路径中的冗余的算法来闭合，这是因为最小幅度是零或非常小。相干复合算法仍可用于箭头所示的谱的部分1510中。谱的其它部分能够被相干地添加。

图16针对图8的范例图示了通过针对图像的不同点的算法重建的最大往返行程孔大小。障碍物沿着左边缘被设置。

图17图示了当障碍物(例如，肋骨)与肋间空间一样大时补偿算法的结果。这里，只有一个肋间空间用于每个点，这是因为缝隙不能被闭合。能够采用相干复合来改善结果。

尽管在本文中公开了优选实施例，但是属于本发明的构思和范围之内的许多变化是可能的。在查阅本文中的说明书、附图和权利要求之后，这样的变化对于本领域技术人员来说将变得清楚。因此，除了在权利要求的范围之内以外，本发明不受限制。