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MATLAB中的光声成像与k-Wave

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简介：
本文章介绍如何利用MATLAB和k-Wave工具箱进行光声成像仿真，涵盖基础理论、代码实现及实际应用。 光声成像是利用生物组织吸收激光后产生的超声波信号进行成像的技术。在使用MATLAB实现光声成像的过程中，k-Wave工具箱是一个非常有用的资源。它提供了一系列函数来模拟和重建光声图像。通过应用k-Wave，研究人员能够更深入地探索光声成像的潜力，并开发出更为精确的算法和技术。

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  • MATLAB中的光声成像与k-Wave
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    本文章介绍如何利用MATLAB和k-Wave工具箱进行光声成像仿真，涵盖基础理论、代码实现及实际应用。 光声成像是利用生物组织吸收激光后产生的超声波信号进行成像的技术。在使用MATLAB实现光声成像的过程中，k-Wave工具箱是一个非常有用的资源。它提供了一系列函数来模拟和重建光声图像。通过应用k-Wave，研究人员能够更深入地探索光声成像的潜力，并开发出更为精确的算法和技术。
     
  • k-wave-toolbox-version-1.0_光声成像仿真_光传播_wave_
    优质
    K-Wave Toolbox Version 1.0是一款用于光声成像仿真的软件工具包，特别适用于模拟和研究光在生物组织中的传播特性。 用于仿真光声场传播、重建以及图像重建，并模拟超声场的传播。
     
  • image-reconstruction-algorithms.rar_Matlab声成像与光声图像重建及光声成像算法
    优质
    本资源包提供了一系列用于声成像和光声成像的Matlab算法，包括图像重建技术。适用于医学影像分析、生物医学工程研究等领域的科研人员和技术爱好者。 本段落探讨了光声成像技术中的图像重建算法研究，并使用MATLAB作为开发工具。文章涵盖了大量相关的理论知识。
     
  • 基于k-wave的超声场时域仿真研究
    优质
    本研究聚焦于利用K-Wave软件进行超声波场的时域数值模拟，探讨其在生物医学成像中的应用及优化。 超声场仿真研究在工业超声探伤领域具有重要意义。本段落采用脉冲超声波检测原理建立仿真平台，并利用k-wave工具箱对超声场进行了时域仿真，重点分析了圆柱体工件内部的声场传播情况。通过使用接收到的回波信号和插值重构模型，实现了对工件内部超声场分布的研究与可视化展示，为实际工业生产提供了理论依据。
     
  • 光声层析成像中的信号处理
    优质
    光声层析成像技术结合了光学与超声的优势，用于生物组织成像。本研究聚焦于该领域的信号处理方法，旨在优化图像质量及提高检测灵敏度和精度。 本段落报道了一种使用滤波反投影技术的光声层析成像信号处理方法。该方法通过在频域内对探测器接收到的光声信号与脉冲响应进行逆卷积，来还原空间位置上的光声信号。由于光声信号相对于触发时刻的时间延迟反映了光声源到探测器的距离，重建过程中根据这一时间延迟和已知的声速，将速度势信号反投影至与探测器等距离的圆弧上。通过多个角度进行反投影操作可以重建出光声源图像；然而，由于在没有实际光声源的位置产生伪迹信号会导致边界模糊、降低分辨率及对比度的问题，因此借鉴CT成像中的R-T空间滤波函数对速度势信号进行预处理后再行反投影以减少伪影。通过这种方法成功获得了埋藏深度为12毫米的四个吸收体的二维光声层析图像。
     
  • 03-幅值（峰峰值）成像_基于MATLAB的光声峰峰值成像_
    优质
    本项目利用MATLAB软件进行光声成像技术的研究与开发，专注于实现并优化幅值（峰峰值）成像方法，以提高图像质量及诊断准确性。 Matlab在光声成像算法中的应用包括峰峰值成像技术。
     
  • 光声成像重建技术
    优质
    简介：光声成像重建技术是一种结合光学与超声波原理的医学影像技术，能够实现生物组织深层次、高对比度成像。通过吸收特定光源能量后产生的热弹效应，释放出微弱的超声信号，利用先进的算法对收集到的数据进行重建处理，形成清晰的二维或三维图像，广泛应用于肿瘤检测、血管分析及皮肤科等领域。 本程序利用K-wave实现了一维线性阵列探测器采集的光声信号数据的二维光声图像重建。
     
  • 光声成像在声速非均匀介质中的重建算法
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    本研究探讨了光声成像技术在声速变化环境下的图像重建问题，提出了一种有效的算法以提高成像精度和质量。 为了提高在声速分布不均匀介质中的光声成像精度，本段落提出了一种基于反卷积的重建算法。该方法无需事先了解介质的具体声速分布情况。首先通过采集到的光声信号构建一个新函数，并利用不同位置处光声信号的相关性来估算空间两点间的声波传播时间，以此补偿因不均匀性带来的影响。随后采用反卷积技术从这个构造出的新函数中解析得到待测组织内的电磁波吸收分布情况。 仿真研究显示，在介质中的声速差异不超过10%的情况下，重建图像能够准确地反映目标的大小、位置以及电磁波吸收系数，并且该算法具有良好的抗噪性能。鉴于生物软组织内部的声速变化通常小于10%，因此所提出的这种光声成像重建方法被认为是一种有效的解决方案。
     
  • MATLAB代码库-Cox模型与光声成像: 包含MATLAB及Python代码的集合
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    本代码库提供MATLAB和Python实现的Cox比例风险模型及相关工具，适用于光声成像数据分析，支持生存分析与图像处理研究。 这段文字描述了一个包含用于光声图像重建的MATLAB和Python代码集合。这些代码使用频域叠加（包括线性阵列、3D 和 2D）技术来实现光声成像，并特别适用于线性阵列PA图像的重建，其中涉及一个具体的信号处理步骤：`pressure_distribute=real(fftshift(ifftn(ifftshift(pressure_distribute))))`。这些代码可能在COMSOL二次开发和PA线性阵列重构中具有应用价值。感谢本·考克斯博士对这项工作的贡献。
     
  • 基于MATLAB的三维超声成像与图像处理
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    本研究利用MATLAB开发了先进的三维超声成像技术及配套的图像处理算法，旨在提升医学影像的清晰度和诊断准确性。 基于MATLAB的三维超声成像及图像处理涉及利用该软件平台进行复杂的医学影像技术开发与应用。这项工作包括数据采集、重建算法的设计以及后期的数据分析等多个环节，旨在提高诊断效率并为临床提供更精确的信息支持。通过在MATLAB环境中集成先进的信号处理和机器学习工具箱，研究人员能够实现高质量的三维超声图像生成，并在此基础上进行深入的研究探索和技术改进。