Matlab超声波源码-USSR-IUS2017：超声稀疏正则化框架

简介：
该文介绍了用于超声成像的MATLAB代码，具体实现了一种基于稀疏正则化的超声图像重建算法。此方法在IUS 2017会议上提出，旨在提高超声波图像的质量和细节显示能力。 MATLAB超声波原始码苏联：超声稀疏正则化框架艾德里安·贝松1（Adrien Besson）1、迪米特里斯·佩迪奥斯（Dimitris Perdios）1、弗洛里安·马丁内斯（Florian Martinez）1、马塞尔·阿迪蒂（Marcel Arditi）1、伊夫·维克斯（Yves Wiaux）2和让-菲利普·特朗（Jean-Philippe Thiran）1,3。该代码用于重现研究结果，已在2017年IEEE国际超声研讨会上发布。 所需环境如下： 操作系统：Linux（在Linux Mint 18.1上测试过的代码） 编程语言：Python>=3.5（使用默认的Python 3.5.2和Anaconda4.2.0进行过测试） 软件库：pip（带有setuptools和wheel） MATLAB版本：R2016b 和 R2017a 可选工具：Git 硬件要求： 具有Kepler或更新架构的NVIDIA GPU及其驱动程序（版本>=367.48）。 无需安装CUDA工具包即可运行代码。 安装步骤包括克隆存储库，使用命令行中的 --recursive 选项。