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基于線性約束最小方差準(zhǔn)則和合成孔徑連續(xù)聲束合成的內(nèi)鏡超聲成像算法

發(fā)布時(shí)間:2024-11-03 01:26
   針對(duì)合成孔徑連續(xù)聲束合成(SASB)算法渡越時(shí)間存在誤差,會(huì)帶來嚴(yán)重偽影的問題,提出線性約束最小方差(MV)準(zhǔn)則和SASB算法相結(jié)合的內(nèi)鏡超聲成像(SASB-MV)算法。該算法首先對(duì)各個(gè)虛擬源點(diǎn)進(jìn)行固定聚焦,獲取成像點(diǎn)的超聲回波信號(hào)矢量,根據(jù)成像點(diǎn)的超聲回波信號(hào)矢量構(gòu)建樣本協(xié)方差矩陣;然后由線性約束最小方差準(zhǔn)則構(gòu)建權(quán)值矢量;最后,通過權(quán)值矢量和超聲回波信號(hào)矢量得到成像點(diǎn)的高分辨率回波信號(hào)值。在FiledⅡ中進(jìn)行散射點(diǎn)仿真實(shí)驗(yàn)和圓形暗斑仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文算法的橫向分辨率相比動(dòng)態(tài)接收聚焦算法(DRF)和SASB算法分別提高了59.1%和31.2%,同時(shí)圖像對(duì)比度分別提高了44.7%和16.2%。

【文章頁數(shù)】:8 頁

【文章目錄】:
1 引 言
2 基本原理
    2.1 SASB算法基本原理
    2.2 SASB-MV算法原理
3 實(shí)驗(yàn)與分析
    3.1 散射點(diǎn)仿真
    3.2 圓形暗斑仿真
4 結(jié) 論



本文編號(hào):4010465

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