组织的病理改变常常伴随组织硬度的变化,所以触诊一直是临床上最常用且最重要的检查方式之一。对于前列腺癌,肝硬化,甲状腺病变、动脉粥样硬化等疾病,组织的力学属性(包括组织的硬度等属性)是诊断的重要依据。　　 普通超声诊断设备在临床上的诊断主要是根据组织的声阻抗和超声的反射特性来区分不同的组织结构。然而,很多时候病变组织与正常组织在超声反射特性上区别不大,此时在超声图像中病变部位并不明显。近年来,超声弹性成像已经成为医学成像领域的研究热点。超声弹性成像是一种最新提出的超声成像技术,其得到的弹性图像可以在一定程度上反映弹性模量分布等组织力学属性信息。超声弹性成像弥补了临床影像设备在组织力学属性成像方面的不足,为临床医生提供了一种新的影像诊断方法。　　 超声弹性成像根据对组织施加激励的不同可以分为内部方法和外部方法。外部方法即在皮肤表面对组织施加压力。内部方法则是靠体内固有的激励(如心脏血管的搏动)。根据激励在时间上的特点,可以把弹性成像方法分为静态方法和动态方法。本文主要研究的是静态方法,其基本原理为:在静态或准静态力的作用下,组织发生形变。使用超声设备检测组织压缩前后的超声RF信号,并计算估计组织位移。使用位移估计结果进一步计算得到组织的力学属性信息。　　 通常情况下,应力分布很难用仪器测量得到。因此超声弹性成像的结果一般是组织的应变估计图。应变分布可以从侧面反映组织的弹性模量的大小,即组织应变越大,组织越软,弹性模量越小,组织应变越小,组织越硬,弹性模量越大。　　 在静态方法的实现过程中,互相关法和块匹配法是比较常用的位移估计算法。然而,当组织应变较大时,组织横向和垂直方向位移,信号形变会使信号发生去相关,严重影响位移估计的正确率以及应变图像的质量。直接使用互相关法得到的结果图像噪声较大,不能反映组织力学属性。为了抑制信号去相关,提高匹配的精度,提高应变图像质量,本文在块匹配法的基础之上提出了一种基于二维拉伸的应变成像方法。算法的主要思想是:首先,假设被测组织是均匀的,对压缩后的信号进行全局线性拉伸,抑制信号压缩引起的去相关,增加压缩前后信号的相关性。其中的拉伸系数由块匹配法估计得到。然后,使用较小且重叠的模板块估计组织位移,并根据位移进行局部拉伸,进一步增加压缩前后信号的相关性。最后,使用互相关法估计组织位移,并且综合局部拉伸时估计的组织位移,计算得到最终的应变估计结果。　　 基于二维拉伸的应变成像方法使压缩前后数据的相关性大大提高,较好地抑制了组织横向位移造成的去相关,与互相关法结果相比应变图像信噪比有明显提高。位移估计图像和应变估计图像与有限元分析模拟的结果基本一致,较好的反映了组织的力学属性。