超声影像是现代医学影像最重要的模态之一，被广泛用于临床诊断。与X光、CT、MRI等成像形态相比，超声具有安全、方便、非介入性、成本低等优点。当前医学超声成像系统正日趋小型化和多功能化：小型化要求通过有限体积的硬件系统处理大量数据，提供高质量超声图像；多功能化往往需要处理海量的超声数据（特别是3D/4D超声成像），两者均对超声系统的大量数据处理能力提出了很高的要求，采用传统信息处理技术的超声系统面临设计难度大、结构复杂、成本高等问题。另一方面，传统的超声成像主要基于脉冲回波原理，利用反射回波形成人体组织截面的结构图像，难以获得组织的定量信息，从而需要发展新的成像技术为临床医生提供更多的诊断信息。压缩感知是信息领域中一种新的信息获取和重建技术，它利用信号在变换域的稀疏性和可压缩性，突破Nyquist理论的限制，从有限的投影数据中高精度的重建原始信号。压缩感知可以降低系统的数据采集量，从而简化系统，降低设备的复杂度和成本；同时，利用压缩感知理论可以建立新的成像方法，为超声成像算法研究提供新的视角，具有重大的理论和实际意义。　　本文首先对超声成像系统和压缩感知基本原理进行介绍。对传统的医学成像方法，综述其基本成像的原理，分析其成像算法，讨论其在当前临床应用所面临的挑战。对压缩感知理论，通过对其所包含的信号稀疏性，观测矩阵特性和重建算法等核心内容逐一讨论，分析其特征和对实际应用的要求，并结合超声成像设备特点和成像原理，讨论这一新理论在医学超声领域的应用和对当前超声成像系统的影响。　　其次研究了压缩感知对超声反射射频信号的恢复重建。通过对超声射频信号建模和特性分析，对比原始超声射频信号在不同变换基下的稀疏度，结合超声设备发射接收模式，提出实际可行的且符合压缩感知原理的采集方案，利用凸优化算法重建原始超声信号，并量化评比不同采样率下的重建结果。更进一步，我们对基于原始信号和压缩感知重建的信号所成的B模式图像进行对比评价。　　接着研究了基于压缩感知的回波式超声逆散射重建。传统的基于脉冲回波的B模式超声成像方式往往只能获得人体组织的截面结构图像，无法提供组织内部的定量信息。在该方法中，基于传统的脉冲回波式超声成像系统，利用波动方程，从时域和频域两个角度建立逆散射模型，利用压缩感知原理，构建基于压缩感知的超声逆散射重建算法，高精度的重建空间散射目标。　　前面研究主要是基于反射式超声成像模式。由于探头加工工艺的进步和硬件数据处理性能的提升，透射式超声成像目前引起了广大研究者越来越多的关注。最后，利用基于Born逼近的傅里叶衍射投影定理，建立起基于压缩感知的超声衍射层析成像模型。通过仿真实验，验证了压缩感知在重建衍射目标的有效性。实验结果表明，压缩感知能够通过有限次的稀疏投影采集，高精度的重建原始目标。无论是从重建误差还是结构相似性等角度进行衡量，基于压缩感知的重建结果远优于传统的插值算法。　　本文基于压缩感知理论，围绕其在医学超声成像领域的应用展开探索性研究。利用压缩感知的稀疏化理论，从而大幅度减少设备的数据采集量，这对实现实时三维B模式成像具有重要意义。此外，通过对逆散射理论和衍射成像理论的研究，提出基于压缩感知的逆散射和衍射成像模式，不但能够降低系统硬件数据处理的负担，更重要的是，利用压缩感知能够提高图像的质量，这些研究为超声成像算法研究提供新的途经。