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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种基于环形超声阵列的光声-超声体积成像方法与系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121421471B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202512008132.X，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权一种基于环形超声阵列的光声-超声体积成像方法与系统是由田超;刘松德设计研发完成，并于2025-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于环形超声阵列的光声-超声体积成像方法与系统在说明书摘要公布了：本发明涉及生物医学成像技术领域，公开了一种基于环形超声阵列的光声‑超声体积成像方法与系统，方法包括：重建二维的光声图像和二维的超声图像；在完成一个成像平面的光声成像和超声合成孔径成像后，沿垂直于成像平面的方向移动所述环形超声阵列，对下一个成像平面重复执行，重建并堆叠各成像平面的光声图像与超声图像，形成三维光声体积图像与三维超声体积图像；对三维光声体积图像进行空间脉冲响应去卷积处理；将处理后的三维光声体积图像与三维超声体积图像进行融合，生成三维双模态体积图像。本发明利用环形超声阵列和运动扫描实现高时间分辨率光声‑超声双模态三维立体成像，并进一步通过一系列技术保证图像的高空间分辨率。

本发明授权一种基于环形超声阵列的光声-超声体积成像方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于环形超声阵列的光声-超声体积成像方法，其特征在于，包括： 将被成像物体与环形超声阵列置于耦合介质中； 光声成像：利用脉冲激光照射被成像物体，由环形超声阵列采集激发出的光声信号，并采用多声速区域划分的滤波反投影算法重建二维的光声图像，具体包括：基于采集的光声信号，提取被成像物体与周围介质的界面信息，自适应划分不同声速区域，为各声速区域赋予不同的声速值并进行图像重建； 在光声成像步骤前或者在光声成像步骤中，还存在超声阵元位置校准步骤：将点声源置于成像视野内多个不同位置，采集对应的光声信号，根据点声源到环形超声阵列中各超声阵元的光声信号传播时间以及各超声阵元理想的位置坐标，迭代计算各超声阵元的实际几何位置； 在光声成像步骤中，采集光声信号后还包括电脉冲响应去卷积步骤：将微球放置在环形超声阵列中心进行光声信号的采集，将光声信号的平均值作为环形超声阵列所有超声阵元进行光声成像的电脉冲响应；后续进行光声成像时，将获取的原始光声信号与所述电脉冲响应进行去卷积，利用去卷积后的光声信号进行光声图像的重建； 超声合成孔径成像：控制所述环形超声阵列按预设序列发射超声波，并根据接收的超声回波信号，采用波束形成算法重建二维的超声图像； 在完成一个成像平面的光声成像和超声合成孔径成像后，沿垂直于成像平面的方向移动所述环形超声阵列，对下一个成像平面重复执行光声成像与超声合成孔径成像，重建并堆叠各成像平面的光声图像与超声图像，形成三维光声体积图像与三维超声体积图像； 对三维光声体积图像进行空间脉冲响应去卷积处理，具体包括：采用数值模拟方法获取光声成像空间脉冲响应，将三维光声体积图像与光声成像空间脉冲响应进行去卷积处理，得到处理后的三维光声体积图像； 所述将三维光声体积图像与光声成像空间脉冲响应进行去卷积处理，具体包括： 三维光声体积图像的卷积模型如下： ； 其中，y是观测到的模糊三维光声体积图像；x是被模糊前的三维光声体积图像，即所述处理后的三维光声体积图像；h是三维卷积核，假设三维光声体积图像的各个像素值视作满足泊松分布的独立随机变量，构造出相应的泊松概率模型如下： ； 其中，r代表图像中像素的位置；表示当被模糊前的图像为x时，观测到的模糊图像为y的概率；表示位置r处的y的值的阶乘； 在空间脉冲响应去卷积处理中，已知y，目标是给出x的估计值；当x的估计值与x的真实值相等时，p取得最大值；构造负对数似然函数作为代价函数，进而得到x的最佳估计如下： ； 应用Richardson–Lucy迭代式，并引入L2正则项，得到x的第k次迭代结果和第k+1次迭代结果的迭代关系： ； 是正则化参数；为加快迭代收敛过程，应用随机重球算法，用动量项来替换掉迭代式中的，得到最终的含L2正则项的随机重球算法迭代公式： ； 其中，为动量项：； 将处理后的三维光声体积图像与所述三维超声体积图像进行融合，生成三维双模态体积图像； 所述将获取的原始光声信号与所述电脉冲响应进行去卷积，具体包括： ； ； 其中，和分别表示原始光声信号矩阵与去卷积后的光声信号矩阵，表示迭代中的光声信号矩阵，L为采样长度；I为单位矩阵；是正则化参数；H代表电脉冲响应循环矩阵，其中h表示微球的平均时域光声信号，表示h的第L个采样点的值，表示转置。

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