基于低秩矩阵近似的光声显微成像方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及光声显微成像领域，尤其设及基于低秩矩阵近似的光声显微成像方法 及装置。
【背景技术】
[0002] 光声成像技术是近年发展起来的一种非入侵式的新型无损医学影像技术，有效结 合纯超声成像的高穿透性和纯光学成像的高对比度两者优点。它包括=种主要成像方式： 光声显微成像技术（Photoacoustic Microscopy ,PAM)、光声层析成像（PhotoacousiC Computed Tomogra地y, PACT)和光声内窥成像（Photoacousic Elndoscopy, PAE)。其中，光学 显微镜成像技术PAM采用逐点扫描的方式获得图像，因而它不需要特定的图像重构算法。 PAM又可W分为：光学分辨率显微成像技术（Optical-Resolution化otoacousic Microscopy,OR-P AM)和声学分辨率显微镜成像技术（Acoustical-Resolution Photoacousic Microscopy,AR-PAM)。
[0003] 然而，现有技术的问题在于，对于OR-PAM，增加光学数值孔径，虽然可W提高横向 分辨率，但是成像深度会有所减小;对于AR-PAM，分辨率决定于超声换能器的带宽W及中屯、 频率，超声换能器性能越高分辨率越高，所W往往通过改进成像系统或者方法来提高分辨 率，但是成本又会增加。因此现有技术对成像区域进行逐点扫描的方式所需时间长，并且成 本局。
【发明内容】
[0004] 针对现有技术的缺陷，本发明提出了解决上述技术问题的基于低秩矩阵近似的光 声显微成像方法及装置，可保证光声图像分辨率不严重损失的情况下，快速采集光声成像 数据。
[0005] 第一方面，本发明提供基于低秩矩阵近似的光声显微成像方法，包括：
[0006] 根据预设采样比，确定包含0元素和1元素的采样矩阵，所述采样矩阵中1元素所占 的比例为所述预设采样比；
[0007] 根据所述采样矩阵，对待成像区域进行光声显微数据采集，得到光声显微数据矩 阵；
[000引根据所述光声显微数据矩阵，建立图像恢复模型；
[0009] 根据低秩矩阵近似算法，求解所述图像恢复模型，得到恢复后的图像，W实现对所 述待成像区域的光声显微成像。
[0010] 优选的，所述低秩矩阵近似算法为GoDec算法。
[0011] 优选的，所述图像恢复模型为：
[0012] min rank(X)
[0013] s.t.Xi'j = YQi'j,if Q (") = 1
[0014] 其中，义e化"""为恢复后的图像矩阵，rank(X)为矩阵X的秩，Q为压缩采样模板 矩阵，Yq为m Xn的光声显微数据矩阵。
[0015] 优选的，所述根据GoDec算法，求解所述图像恢复模型，得到恢复后的图像，W实现 对所述待成像区域的光声显微成像，具体为：
[0016] 根据GoDec算法，求解所述图像恢复模型，对待成像区域未采样点进行估计，得到 未采样点估计矩阵；
[0017] 根据所述光声显微数据矩阵和未采样点估计矩阵，得到恢复后的图像，W实现对 所述待成像区域的光声显微成像。
[0018] 第二方面，本发明提供基于低秩矩阵近似的光声显微成像装置，包括：
[0019] 确定单元，用于根据预设采样比，确定包含0元素和1元素的采样矩阵，所述采样矩 阵中1元素所占的比例为所述预设采样比；
[0020] 采集单元，用于根据所述采样矩阵，对待成像区域进行光声显微数据采集，得到光 声显微数据矩阵；
[0021 ]建模单元，用于根据所述光声显微数据矩阵，建立图像恢复模型；
[0022] 恢复单元，用于根据低秩矩阵近似算法，求解所述图像恢复模型，得到恢复后的图 像，W实现对所述待成像区域的光声显微成像。
[0023] 优选的，所述低秩矩阵近似算法为GoDec算法。
[0024] 优选的，所述图像恢复模型为：
[00巧]min rank(X)
[0026] s.t.Xi'j = YQi'j,if Q (ij) = l
[0027] 其中，JT G化为恢复后的图像矩阵，rank(幻为矩阵X的秩，Q为压缩采样模板矩 阵，Yn为mXn的光声显微数据矩阵。
[0028] 优选的，所述恢复单元具体用于，根据GoDec算法，求解所述图像恢复模型，对待成 像区域未采样点进行估计，得到未采样点估计矩阵;根据所述光声显微数据矩阵和未采样 点估计矩阵，得到恢复后的图像，W实现对所述待成像区域的光声显微成像。
[0029] 由上述技术方案可知，本发明提供的基于低秩矩阵近似的光声显微成像方法及装 置，根据光声显微图像的低秩性产生随机的采样矩阵，再利用得到的采样矩阵，通过低秩矩 阵近似方法恢复得到光声显微图像。本发明克服了现有的光声显微成像技术需要对成像区 域进行逐点扫描的缺点，在节省光声数据采集时间的同时，保证恢复的光声显微图像分辨 率不会严重损失，并提高光声显微图像的恢复速度，降低噪声。
【附图说明】
[0030] 图1为本发明一实施例提供的基于低秩矩阵近似的光声显微成像方法的流程示意 图；
[0031] 图2为待成像区域全采样后的形成图像；
[0032] 图3为利用压缩模板采集随机采样后的形成图像；
[0033] 图4为利用低秩近似方法进行恢复后的形成的图像；
[0034] 图5为本发明一实施例提供的基于低秩矩阵近似的光声显微成像装置的结构示意 图。
【具体实施方式】
[0035] 下面结合附图和实施例，对本发明的【具体实施方式】作进一步详细描述。W下实施 例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
[0036] 目前光声显微成像技术已有稀疏采样的应用先例，加之近几年低秩矩阵近似方法 得到极大发展，运使得压缩采样后再通过低秩矩阵近似恢复光声显微图像的思路得W实 现。运样不仅缩短数据采集时间，而且不用增加或改进成像系统或成像方法来保证分辨率。
[0037] 光声显微图像低秩性较强，本发明所针对运一特征，提供的基于低秩矩阵近似光 声显微成像方法的流程示意图如图1所示，包括：
[0038] 101、根据预设采样比，确定包含0元素和1元素的采样矩阵，所述采样矩阵中1元素 所占的比例为所述预设采样比。
[0039] 本实施例中，首先初始化各个参数，确定感兴趣成像区域B，全采样下区域B水平方 向采样点数为m和垂直方向采样点数n。现对感兴趣成像区域进行不完全采样，采样比预设 为口。值得说明的是，运里并不对?M直进行限定，庐值可W根据实际需要来具体确定。
[0040] 根据预设采样比确定矩阵中两种不同元素各自所占的比例。本实施例中，采样 矩阵Q为mXn的包含0元素和1元素的矩阵，用来采集待成像区域的数据。
[0041] 102、根据所述采样矩阵，对待成像区域进行光声显微数据采集，得到光声显微数 据矩阵。
[0042] 初始化采样数据Yn。其中Yn为mXn全0的矩阵。根据采样矩阵Q采集光声显微数 据。从B的第一个位置开始直到最后一个位置。最后形成的Yn即为光声显微数据矩阵。若待 成像区域对应位置采样矩阵Q的值为1，则采集该位置上的待成像区域的光声数据，记录到 Yfi对应位置;若为0，则不采集。
[0043] 103、根据所述光声显微数据矩阵，建立图像恢复模型。
[0044] 104、根据低秩矩阵近似算法，求解所述图像恢复模型，得到恢复后的光声显微图 像，W实现对所述待成像区域的光声显微成像。
[0045] 上述方法，该方法克服现有的光声显微成像技术需要对成像区域进行逐点扫描的 缺点，在节省光声数据采集时间的同时，保证恢复的光声显微图像分辨率不会严重损失，并 提高光声显微图像的恢复速度，降低噪声。
[0046] 在本发明的一个优选的实施例中，所述低秩矩阵近似算法为GoDec算法。
[0047] 上述方法通过根据采样比生成采样矩阵，对待成像区域进行不完全采样，能快速 采集光声成像数据。
[0048] 在本发明的一个优选的实施例中，所述图像恢复模型为：
[0049] min rank(X)
[0050] s.t.Xi,j = Yfii,j,if Q (i,j) = l
[0051] 其中，Xe化"""为恢复后的图像矩阵，rank(X)为矩阵X的秩，Q为压缩采样模板矩 阵，Yn为mXn的光声显微数据矩阵。
[0052] 上述方法提供了一种光声显微图像恢复模型，使得该方法在进行光声显微图像恢 复的时候能够充分的利用光声显微图像的低秩性。
[0053] 在本发明的一个优选的实施例中，所述根据GoDec算法，求解所述图像恢复模型， 得到恢复后的光声显微图像，W实现对所述待成像区域的光声显微成像，具体为：
[0054] 根据GoDec算法，求解所述图像恢复模型，对待成像区域未采样点进行估计，得到 未采样点估计矩阵；
[0055] 根据所述光声显微数据矩阵和未采样点估计矩阵，得到恢复后的光声显微图像， W实现对所述待成像区域的光声显微成像。
[0056] 具体的，可W分为W下步骤：
[0057] 201、设定W下参数的值，设定的秩r，迭代停止判别值e，最大迭代次数tmax，初始化 t = 0，Zo = 0 和 Xo = Yq;
[005引其中，t为迭代次数，Zi为迭代第i次时待成像区域未采样点的矩阵;Yi为迭代第i次 时光声显微数据矩阵，Xi为迭代第i次时恢复的光声显微图像。
[0化9] 202、更新 t，t = t+l;
[0060] 203、构建两个随机的标准高斯矩阵
[0061 ] 204、求得矩阵Yfi-Zt-I的双边随机映射Yi J2的值：
[0062] Yi=(Yo-Zt-I)Ai
[0063] A2 = Yi
[0064] Y2 =(Yfi-Zt-I) %
[0065] 205、比较设定的秩r与诏献W託）的大小，若) > r，则进行206;否则回 到202。其中)为矩阵的秩；
[0066] 206、根据靴《巧-I jf，更新Xt;
[0067] 207、根据巧如'。-X,)，更新Zt,其中馬(在-《）为对矩阵YQ-Xt的未采样点数值的 估计；
[006引208、迭代停止条件:计算Ir-Zt的值，若判断运个值小于e或者。 tmax，迭代停止获得光声显微成像的恢复的光声显微图像矩阵X，否则迭代增加1且返回202。
[0069] 上述方法提供了一种利用光声显微图像的低秩性对光声显微图像进行恢复的具 体步骤，降低了图像处理的复杂度。
[0070] 下面，通过一个具体的例子，对上述方法进行详细的说明。
[0071] 301、初始化参数。确定感兴趣成像区域