针穿刺手术中,医师手工穿刺易受到临床条件、自身经验水平的影响。而基于生物组织建模的针穿刺术中导航系统可以提供医学设备成像区域之外的组织变形信息,从而辅助临床医师有效的避免这个问题。临床经验表示:正常组织的弹性模量存在个体差异,该参数无法在术前准确获取。研究中使用的有限元模型都只单纯假设组织参数为医学统计数据。为了获取该参数以及保证临床应用针穿刺术中导航系统的精度,需要术前进一步对针-组织模型的参数进行准确标定。软组织针穿刺具有连续压缩、大变形特点,会增大超声回波信号的去相关,从而降低基于超声的散斑跟踪算法的计算准确性。本文结合了拉伸或者压缩扩展和多重压缩算法,可以适用于针穿刺过程中8%以上大应变的位移估计情况。另外,针对侧向位移分量准确度有限的问题,提出使用H∞滤波,提高了侧向位移估计的准确性。本文提出的基于先验引导的多重压缩位移估计算法准确性较高,实验最大误差为0.5479mm。本文提出了基于无网格法的低阶次状态的自适应SG差分器,解决了信噪比和对比度权衡的问题,且较基于平移旋转变换(TRT)的小波变换应变估计算法更具有通用性。针对不能准确获取组织弹性模量的问题,本文提出了弹性模量重建算法。使用线搜索技术来求取迭代最佳步长,使计算结果可快速接近并收敛至真实分布。定义了基于正向模型位移场与测量位移场偏差和不同正则化方法的代价函数,处理了海森矩阵的病态问题。另外,本文提出的重建算法是框架性和模块化的,如正向模型调整为正交各向异性模型,只需重新参数化逆弹性问题的求解参数即可。本文搭建了超声针穿刺实验台,设计了不同弹性模量的超声体模异物模型,进行实验验证。并采用均值、四分位间距、标准离差率等指标对实验结果进行了分析。由实验结果可知,当超声体模弹性模量小于63.9KPa时,弹性模量重建算法测试准确性标准离差率(CVR)低于0.16,重复性标准离差率(CV)低于0.1,迭代次数低于14次,满足精度和稳定性要求。另外,本文就手持B超探头相对于穿刺平面的平移距离和旋转角度对弹性模量重建结果的影响也进行了实验探究。