检索结果-南通市图书馆

生物化学与生物物理进展 2017年第11期44卷 1026-1036页

作者：王荣王一平何再乾罗翠线李朋伟胡杰蒋华北张文栋太原理工大学信息工程学院微纳系统研究中心教育部先进传感器与智能控制系统重点实验室太原030024 Department of Medical Engineering University of South Florida

针对光声图像重建过程中存在的原始光声信号信噪比差、重建图像对比度低、分辨率不足等问题,提出了基于Renyi熵的光声图像重建滤波算法.该算法首先根据原始光声信号的Renyi熵分布情况,确定分割阈值,并滤除杂波信号;再利用滤波后的光声... 详细信息

针对光声图像重建过程中存在的原始光声信号信噪比差、重建图像对比度低、分辨率不足等问题,提出了基于Renyi熵的光声图像重建滤波算法.该算法首先根据原始光声信号的Renyi熵分布情况,确定分割阈值,并滤除杂波信号;再利用滤波后的光声数据进行延时叠加光声图像重建.利用该滤波算法分别处理铅笔芯横截面(零维)、头发丝(一维)以及小鼠大脑皮层血管(二维)等不同维度样本的光声信号,实验结果表明:相比Renyi熵处理之前,重建图像对比度平均增强了32.45%,分辨率平均提高了30.78%,信噪比提高了47.66%,均方误差降低了35.01%;相比典型的滤波处理算法(模极大值法和阈值去噪法),本研究中图像的对比度、分辨率和信噪比分别提高了25.94%/10.60%、27.90%/19.48%、35.21%/10.60%,均方误差减小了28.57%/16.66%.因此,选择利用Renyi熵滤波算法处理光声信号,从而使光声图像重建质量得到大幅改善.

关键词：光声图像重建滤波处理算法 Renyi熵阈值分割

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基于有限元的光声图像重建算法研究

基于有限元的光声图像重建算法研究

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作者：张辉苏州大学

学位级别：硕士

光声成像作为一种新型的无损医学成像技术,近年来得到了广泛的关注。其成像原理是用激光作为激发源,激发组织产生光声信号,通过对超声信号的检测并利用一定的重建算法对组织的光吸吸进行成像。该成像方式同时具有超声成像和光学成像高... 详细信息

光声成像作为一种新型的无损医学成像技术,近年来得到了广泛的关注。其成像原理是用激光作为激发源,激发组织产生光声信号,通过对超声信号的检测并利用一定的重建算法对组织的光吸吸进行成像。该成像方式同时具有超声成像和光学成像高分辨率、高对比度的特点。本文主要针对光声成像中的图像重建算法进行研究,其目的是提高重建算法的计算速度、减小物理模型误差对重建结果的影响。本文的主要工作和贡献如下:首先,利用有限元法对光声成像正向模型进行了离散化,并在此基础上给出了基于Marquardt-Tikhonov正则化策略的光声图像的逆向重建算法。为了克服光声图像的有限元重建算法中因重复计算而导致计算量过大的问题,本文中提出了一种新颖的计算策略,通过矩阵变换大大降低了重建过程中矩阵求逆计算规模,可以在不影响重建精度的前提下加快重建速度。其次,针对定量光声成像中常用的光扩散方程在描述光子输运中的误差进行了详细分析,发现该模型在近场以及弱散射介质中存在着较大的模型误差,对图像重建结果存在比较大的影响。为了减小这种误差对重建结果的影响,本文提出了一种基于贝叶斯框架的模型误差补偿方法。不同于传统的两步重建算法,该算法不仅可以实现对扩散方程模型误差的补偿,还可以直接从光声信号重建出光吸收系数,实现定量光声图像的一步重建。实验结果表明贝叶斯一步重建算法能极大的提高定量光声图像的重建质量。

关键词：光声图像重建有限元矩阵变换贝叶斯体系

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基于小波去噪和反卷积的光声成像优化算法

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科技通报 2024年第5期40卷 46-50,54页

作者：张鑫杨倩倩李世娜承德应用技术职业学院河北承德067000 山西大学理论物理研究所太原030006

光声成像因兼具光学成像高对比度和超声成像高分辨率的优点而成为一种被广泛关注的无损成像技术。针对时间反转光声成像过程中存在的噪声污染和脉冲响应影响问题,通过建立光声压数据采集模型,将光声压数据的小波软阈值去噪和反卷积计算... 详细信息

光声成像因兼具光学成像高对比度和超声成像高分辨率的优点而成为一种被广泛关注的无损成像技术。针对时间反转光声成像过程中存在的噪声污染和脉冲响应影响问题,通过建立光声压数据采集模型,将光声压数据的小波软阈值去噪和反卷积计算相结合来去除光声压数据中的噪声和脉冲响应影响。反卷积计算时设定可调节参数,使计算结果随着光声压的傅里叶系数大小不同而调整,从而进一步提升重建光声图像的质量。仿真实验结果表明,改进的时间反转光声成像算法,能有效减少重建光声图像中的噪声和伪影,明显提高重建光声图像的可视效果。

关键词：图像处理光声图像重建小波软阈值去噪脉冲响应反卷积

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压缩感知算法与应用研究

压缩感知算法与应用研究

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作者：伍政华哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

本文在深入研究压缩感知基本理论的同时,将压缩感知理论应用于盲源信号分离和光声成像。测量矩阵和恢复算法的设计是压缩感知的两大核心问题,首先从希尔伯特空间的基本性质和框架的定义入手深入分析了一个序列组可作为压缩感知观测向量... 详细信息

本文在深入研究压缩感知基本理论的同时,将压缩感知理论应用于盲源信号分离和光声成像。测量矩阵和恢复算法的设计是压缩感知的两大核心问题,首先从希尔伯特空间的基本性质和框架的定义入手深入分析了一个序列组可作为压缩感知观测向量组所需满足的条件,并据此引出了设计压缩感知测量矩阵的两个基本准则,即RIP条件和列相关性条件。然后在介绍了一些常见测量矩阵的同时,分析了包括随机测量矩阵和确定性测量矩阵在内的测量矩阵的优缺点。最后列举了两类算法中四种有代表性的恢复算法之后,通过大量的仿真实验全面比较这些算法的性能,并分析了这些算法各自的优势。现有的大多数盲源分离方法都需要过量测量和很多先验知识,针对这一现状将压缩感知应用于盲源信号分离,该方法所需的信息量是欠定的。通过对欠定的盲源分离的一般模型中信息的重组建立了与压缩感知之间的联系,并提出了盲源分离中线性算子的设计需求。最后通过对稀疏随机信号和真实语音信号进行仿真实验来验证所提出的方法。本文受到单像素相机设计原理的启发,用压缩感知原理设计了光声数据的采集模式,较已有的方法而言,其优势在于只需要较少的观测角度和观测数据就能达到传统方法的重建效果。根据光声数据在采集过程中会被噪声污染这一事实,将贝叶斯压缩感知算法应用于光声图像重建,实验结果表明这种方法有很好的重建效果。最后采用多角度融合的方法提高了成像分辨率。

关键词：压缩感知测量矩阵设计重建算法盲源信息分离光声图像重建

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