生物组织的力学特性与其生理、病理状况密切相关,对组织力学特性参数的检测始终是医学、生物学和生物医学工程领域中的研究热点。作为生物力学与医学影像技术相结合的新兴产物,弹性成像以组织弹性参数为研究对象,用弹性图直观显示组织内部弹性参数的分布情况,为临床诊断与治疗提供辅助信息。由于应变分布在一定程度上也反映了组织的弹性特征(硬度),因此,尽管应变成像包含有大量的伪像(包括力学方面的伪像和信号处理造成的伪像),也仍被称为弹性成像。弹性成像研究利用医学影像设备(超声、MRI等)获取包含组织弹性信息的信号(一维射频信号或二维图像序列,本文主要研究后者),从中估计组织在一定应力作用下的位移乃至应变分布,最后再根据组织应力一应变关系,并根据具体情况合理假定先验知识并充分利用边界条件,重构出组织弹性模量分布。组织弹性估计强烈依赖于对组织运动信息的检测,因此序列(生物医学)图像运动估计是弹性成像的关键问题。同时,对运动估计的研究也可为其它领域的相关问题(如视频压缩)提供借鉴。本论文的主要内容包括:①本文针对动脉血管壁的运动特点,从原理上对光流法、块匹配法和弹性匹配法等几大类方法进行适用性评价,最后选择弹性匹配法加以改良而提出了一种新的运动估计方法:基于量子遗传-共轭梯度混合算法(QGCGA)的弹性匹配法。实践证明,新法将遗传算法强大的全局搜索能力和共轭梯度法优良的局部搜索能力相结合,不受图像时间间隔的限制,能处理缩放、扭曲、旋转等变形运动,具有匹配误差小、对微小运动灵敏度高、遗传代数少、收敛迅速、鲁棒性好等优点,时耗远小于传统遗传算法。②在概述超声弹性成像原理和动脉粥样硬化病理后,研制了一套计算机控制的超声弹性成像实验系统,对牛颈动脉和粥样硬化动脉仿体进行超声弹性成像实验——运用基于QGCGA的弹性匹配法估计动脉扩张的位移场,进而计算出动脉壁及动脉仿体壁横断面的应变分布并做应变成像。成像结果显示,基于序列图像运动估计的弹性成像在动脉粥样硬化的早期诊断上很有发展潜力。