目的:超声弹性成像技术是近年来发展起来的一种新的成像模态,能够定量反映组织生物弹性信息,弥补了传统成像方式的不足,对于癌症、肿瘤初期诊断、组织纤维化程度判断具有重要的临床应用价值。传统的超声弹性成像算法首先进行位移估计,然后根据位移梯度信息得到应变场,从而导致应变成像质量严重依赖位移精度。现有的超声弹性成像算法大部分只考虑了平移运动,忽略了组织的形变,导致位移场的估计不准确,尤其在大位移情况下。因此,本文的主要目的是针对上述问题提出一种更高效的超声弹性成像算法。方法:仿射变换是一种综合的运动形式,既有位移又有形变;光流法是一种二维运动估计算法,并且运行效率高,可得到亚像素单位的位移,所以本文把仿射变换与光流法结合,可同时估计出位移和应变信息。但由于其本身的基本理论的约束,直接利用传统的光流算法计算复杂状况时(如噪声,大位移等)会与实际的运动出现偏差,甚至计算错误,运动估计的精度大打折扣。因此,本文利用先验估计的思想,把上一行的位移作为下一行的初始位移,从而在小范围内对位移进行修正,解决了光流法不能直接计算大压缩量下位移的情况。结果:利用Field II计算得到1%、2%、5%和8%四种压缩量的射频回波信号基本验证了本算法的正确性,其轴向应变的定量指标结果表明,在大压缩量情况下本文算法与2DAM算法和金字塔光流算法相比目标区域信噪比分别提高了3.73dB和6.17dB,对比度噪声比分别提高了8.53dB和11.90dB;仿体数据的实验结果进一步验证了本文算法的正确性;临床射频消融后组织的应变变化可在本文算法估计的应变图中清晰看到的。结论:仿真实验结果表明,在大压缩量的情况下,基于本文算法的图像成像质量良好。此外,实际采集的仿体数据和临床数据实验结果表明了本文算法的正确性,并初步适用于临床数据。