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超声计算机层析成像(Ultrasound Computed Tomography,UCT)在医学成像领域具有良好的应用前景。相比于传统影像方法,UCT具有无电离辐射、无需造影剂、视场大、适用性广泛、方便且成本相对较低等优点。更重要的是,UCT能重建被测组织的定量参数分布(如:声速分布和声衰减分布)。结合先验知识,这些参数可以帮助识别出不同种类的病变组织。因此,研究UCT及其相关算法在医学成像领域具有重要意义。在现有的各种UCT算法中,全波形反演(Full Waveform Inversion,FWI)方法以其能够进行多参数建模和高精度成像的能力,逐渐成为一种有前景的UCT实现方法。现有的基于FWI的UCT方法存在一些局限性:(1)重建声速变化强的介质时,易导致优化过程陷入局部极小值,从而得到准确度较低的声速重建图像;(2)声速重建是基于介质密度均匀的假设,忽略了介质密度的非均匀性,增加了声速重建的误差;(3)用于UCT数据采集的环形超声换能器阵列制作工艺复杂。针对这些局限性,本文基于FWI方法在层析成像方面的优势,深入研究了UCT算法,并在以下方面取得了研究成果:(1)在重建声速变化强的介质时(如膝关节这类有骨结构和软组织的人体组织),现有基于单频率源FWI的UCT算法易导致优化过程陷入局部极小值,从而得到准确度较低的声速重建图像。为此,提出了一种基于多频率源FWI的UCT算法,其融合了各频率源激励下获取的有效信息。仿真实验结果表明:在重建声速变化强的介质时,该算法能够有效抑制优化过程陷入局部极小值,获得较高准确度的声速重建图像。(2)现有的单参数UCT算法是假设介质密度为均匀时的声速重建,而有些场景并不满足此假设条件,为了提高声速重建图像的准确度,提出了一种基于FWI的双参数(声速和密度)UCT算法,其引入了非均匀的介质密度参数以有效提高声速重建准确度,并给出了密度参数的分析方法。仿真实验结果表明:相比于单参数UCT算法,基于FWI的双参数UCT算法能够有效表征密度分布特性,提高声速重建图像的准确度,增强了其适应性。(3)针对环形超声换能器阵列制作工艺复杂的问题,提出了一种基于方形超声换能器阵列的UCT方法。仿真实验结果表明:相比采用环形阵列,采用方形阵列能够获得准确度基本相同的声速重建图像,且方形阵列的结构较易实现。