1.算法理论概述
- 1超声波成像的基本原理
超声波成像是一种通过超声波对物体进行成像的技术。超声波成像的原理是利用超声波在不同组织之间传播速度不同的特点，探测物体内部的结构。超声波成像可以分为二维成像和三维成像两种。二维成像是将超声波探头沿一个方向扫描目标物体，得到一系列沿该方向的回波信号，通过信号处理和图像重建技术，得到物体在该方向上的二维图像。三维成像是通过多次二维成像，在不同方向上获得一系列二维图像，通过图像配准和重建技术，得到物体的三维图像。
1.2 Field_II工具箱的基本结构
Field_II是一种用于超声波成像仿真的工具箱，提供了超声波信号的模拟、探头的设置、信号采集和图像重建等功能。Field_II的基本结构包括以下几个部分：在Field_II中，需要先设置模型的几何形状和声学参数。可以通过导入CAD模型、手动绘制或使用内置的几何图形生成器等方式设置模型。在Field_II中，需要设置探头的几何形状和声学参数。可以通过手动设置或使用内置的探头设置工具等方式设置探头。在Field_II中，可以模拟超声波信号在模型中的传播过程。可以设置信号的中心频率、脉宽、波形等参数。在Field_II中，可以模拟超声波信号在探头上的接收过程。可以设置采样率、增益、滤波等参数。在Field_II中，可以通过信号处理和图像重建技术，得到物体的二维或三维图像。常用的图像重建方法包括线性扫描、并行扫描、逆时针扫描等。
1.3 成像过程的详细实现步骤
基于Field_II工具箱的超声波二维成像和三维成像的实现步骤如下：
首先需要设置物体的几何形状和声学参数。可以通过导入CAD模型、手动绘制或使用内置的几何图形生成器等方式设置模型。然后需要设置探头的几何形状和声学参数。可以通过手动设置或使用内置的探头设置工具等方式设置探头。设置超声波信号的中心频率、脉宽、波形等参数，模拟超声波信号在模型中的传播过程。设置采样率、增益、滤波等参数，模拟超声波信号在探头上的接收过程。通过信号处理和图像重建技术，得到物体的二维或三维图像。常用的图像重建方法包括线性扫描、并行扫描、逆时针扫描等。
具体的实现步骤如下：
二维成像
设置物体的几何形状和声学参数，设置探头的几何形状和声学参数。
设置超声波信号的中心频率、脉宽、波形等参数，模拟超声波信号在模型中的传播过程。
采集超声波信号，设置采样率、增益、滤波等参数，模拟超声波信号在探头上的接收过程。
对接收到的信号进行信号处理，如滤波、去噪等。
通过图像重建技术，如线性扫描、并行扫描、逆时针扫描等，得到物体在该方向上的二维图像。
反复执行2-5步，获得多个方向的二维图像。
对所有二维图像进行图像配准和叠加，得到整个物体的二维成像图像。
三维成像
设置物体的几何形状和声学参数，设置探头的几何形状和声学参数。
设置超声波信号的中心频率、脉宽、波形等参数，模拟超声波信号在模型中的传播过程。
采集超声波信号，设置采样率、增益、滤波等参数，模拟超声波信号在探头上的接收过程。
对接收到的信号进行信号处理，如滤波、去噪等。
通过图像重建技术，如线性扫描、并行扫描、逆时针扫描等，得到物体在该方向上的二维图像。
反复执行2-5步，获得多个方向的二维图像。
对所有二维图像进行图像配准和重建，得到整个物体的三维成像图像。
1.4数学公式的使用
1.5成像性能评估
超声波成像的性能评估通常包括分辨率、灵敏度、噪声等指标。其中，分辨率是指成像系统能够分辨出两个相邻物体之间的最小距离；灵敏度是指成像系统能够探测到的最小信号强度；噪声是指成像系统在信号采集和处理过程中引入的随机误差。
在使用Field_II进行超声波成像仿真时，可以通过设置不同的参数和模型，评估不同参数对成像性能的影响。例如，可以通过改变信号的中心频率、脉宽、采样率等参数，评估这些参数对成像性能的影响。此外，还可以通过改变模型的几何形状和声学参数，评估不同物体对成像性能的影响。
常用的成像性能评估方法包括点扩散函数（PSF）、线扫描函数（LSF）、模态响应函数（MRF）等。其中，PSF是指成像系统对一个点源的响应函数；LSF是指成像系统对一条线源的响应函数；MRF是指成像系统对一个模态的响应函数。
通过对以上性能指标的评估，可以优化超声波成像系统的设计和参数设置，提高成像质量和性能。
Field_II_ver_3_24_windows_gcc工具箱是一款用于超声波仿真和成像的开源工具箱，可以在Windows操作系统上使用。该工具箱提供了一套完整的超声波仿真和成像方案，包括声场计算、超声波传播、接收信号处理、图像重构等功能。用户可以通过该工具箱，根据自身需求进行定制化的超声波仿真和成像。
Field_II_ver_3_24_windows_gcc工具箱提供了一套完整的超声波仿真和成像流程，包括声场计算、超声波传播、接收信号处理、图像重构等功能。用户可以使用该工具箱进行二维和三维超声波成像，生成B模式图像、M模式图像、动态图像等。
Field_II_ver_3_24_windows_gcc工具箱的使用需要一定的超声波物理和计算机编程知识，用户需要了解超声波传播原理、超声波成像原理、MATLAB编程等知识。用户可以通过阅读工具箱提供的文档和示例程序，学习和掌握该工具箱的使用方法。
2.算法运行软件版本
MATLAB2022a
3. 算法运行效果图预览
4.部分核心程序 `N=500;
x0=0;
z0=10/1000;
R=1/1000;
r=R*sqrt(rand(N,1));
seta=2pirand(N,1);
x=r.*cos(seta);
z=r.*sin(seta);
x1=x0+x;
x2=x0+x;
x3=x0+x;
x4=x0+x;
x5=x0+x;
x6=x0+x;
% % x7=x0+x;
z1=z0+z;
z2=z0+z+10/1000;
z3=z0+z+20/1000;
z4=z0+z+30/1000;
z5=z0+z+40/1000;
z6=z0+z+50/1000;
% z7=z0+z+60/1000;
y=zeros(N,1);
f=[x1,y,z1];
g=[x2,y,z2];
h=[x3,y,z3];
j=[x4,y,z4];
k=[x5,y,z5];
l=[x6,y,z6];
% w=[x7,y,z7];
positions=[f;g;j;h;k;l];
amp=randn(6*N,1);
% Do the calculation
[v,t]=calc_scat_all (Th, Th2, positions, amp, 1);
% Plot the individual responses
scale=max(max(v));
v=v/scale;
% Transducer parameters
fmc = {};
fmc.cfg.NumXelements =16;
fmc.cfg.ElementXpitchmm =0.5;
fmc.cfg.ElementXwidthmm =0.4;
fmc.cfg.SampleOffset = 50;
fmc.cfg.Velocityms = 5900;
fmc.cfg.FreqMHz = 200;
fmc.cfg.NumSamples =3495;
fmc.cfg.NumTx = 16;
fmc.x = (0:fmc.cfg.NumXelements-1)fmc.cfg.ElementXpitchmm1e-3;
fmc.Ascans = [zeros(round(fs*t),size(v,2));v]; %读取图像信息
fmc.Ascans =fmc.Ascans - repmat(mean(fmc.Ascans),size(fmc.Ascans,1),1);%去均值
fmc.Ascans = hilbert(fmc.Ascans); %希尔伯特变换
fmc.Ascans = reshape(fmc.Ascans,size(fmc.Ascans,1),... %改变矩阵的维度 64644324
size(fmc.Ascans,2)/fmc.cfg.NumTx,...
fmc.cfg.NumXelements);
%% Set image domain
zMin = 0;
zMax = 70;
zResolution = 10; % pixels per mm in z direction设置聚焦区域纵向像素
xResolution =12; % pixels per mm in x direction设置聚焦区域横向像素
domain = image_domain12(fmc, zMin, zMax, zResolution, xResolution);
%% zero pad Ascans
fmc.Ascans = [ zeros(2*domain.min, size(fmc.Ascans,2),size(fmc.Ascans,3));
fmc.Ascans;
zeros(domain.max, size(fmc.Ascans,2),size(fmc.Ascans,3))
];
fmc.cfg.NumSamples = length(fmc.Ascans);
%% Total focusing method
tic
image = tfm12(fmc, domain);
toc
%% Plot image
% transform data to dB scale
normalize = @(x) x./max(x(:));
fun = @(x) 20*log10(normalize(abs(x)));
% dB range in image
dB = [-60,0];
X = image.xRange*1000;
Y = image.zRange*1000;
Z = fun(image.image);
figure
imagesc(X,Y,Z,dB)
xlabel('mm')
ylabel('mm')
colormap('jet')
save data.mat X Y Z dB`
