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医学超声信号镜像小波反卷积研究

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第一章绪论

1.1引 言

1.2国内外研究现状

1.3课题研究意义

1.4本文主要内容

第二章小波变换基本理论

2.1 Fourier变换

2.2小波变换理论

2.2.1小波变换

2.2.2离散小波变换

2.2.3多分辨率分析

2.3本章小结

第三章高阶谱系统辨识

3.1高阶谱定义

3.2高阶累积量性质

3.3基于高阶谱的系统辨识方法

3.4基于对数倒双谱法的超声系统辨识

3.5实验结果及讨论

第四章镜像小波阈值反卷积

4.1反卷积阈值估计

4.1.1对角估计及其风险

4.1.2阈值估计及其风险

4.2反卷积基的选取

4.2.1 Fourier基

4.2.2小波基

4.2.3镜像小波基

4.3噪声方差估计

4.4镜像小波基阈值反卷积算法

4.5实验结果及讨论

第五章总结与展望

致谢

参考文献

作者攻读学位期间所发表的论文

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摘要

医学超声成像对人体没有损害,操作简单,实时性强,受检查者无不适感,是一种廉价的临床诊断方式,在基础医学,临床医学和卫生学等领域上有广泛的应用。超声图像的分辨率不如CT和MRI高,影响医生对疾病的正确诊断,因此,如何提高图像的质量,使图像显示出更为细微的组织结构就成了医学成像领域一个持久的研究课题。为此,本论文研究医学超声反卷积成像。 论文应用高阶谱方法从射频超声信号估计系统函数。用估计出的系统函数对所有被测对象进行反卷积成像,提高了图像的分辨率,改善了对比度。这一与被测组织无关的(Tissue-Independent)通用系统函数的方法是对传统的超声图像反卷积处理根本性的纠正。传统方法是用组织相关的(Tissue-Dependent)系统函数,因此它是每幅图像都有自己的专用系统函数,即使同一部机器探查的不同部位,系统函数也是不同的。这就违背了测量的同一尺度的基本原则。 论文用Mallat的镜像小波闽值反卷积方法来恢复医学超声原信号,以提高超声图像的质量。首先,用高阶谱的方法从大量的超声RF信号数据中提取出A扫信号的系统函数,而后将RF信号在镜像小波基下分解,并进行阈值估计,再反卷积;对横向做同样的处理,最后得到好的超声信号恢复结果。用在镜像小波基下进行阈值估计的方法精细地设定反卷积阈值,提高反卷积精度。经过对Mindray DC-6多普勒超声诊断仪采集多幅肝脏,甲状腺图像数据进行实验,结果显示,用镜像小波阈值反卷积方法可以显著提高常规医用超声(10MHz以下)图像的质量,经过纵向反卷积后,分辨率增益为5.7~12.9,横向反卷积后分辨率增益为2.1~4.7。

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