Advertisement

超声成像提供实例。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
通过提供MATLAB编写的超声成像示例，并包含相应的扫描数据，用户可以深入了解该技术的应用。此外，还支持使用C语言进行实现，以满足不同的开发需求。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 混凝土超声波层析成像程序开发.rar_超声_超声层析_超声成像_超声波成像_超声波+成像
    优质
    本资源为混凝土超声波层析成像程序开发，专注于通过超声波技术实现对混凝土内部结构的精确成像与分析，旨在提升检测效率和准确性。 混凝土超声波层析成像程序的编制是一项很有价值的工作。
     
  • 超声影像实例
    优质
    《超声影像实例》汇集了多种临床病例的超声图像及分析报告，旨在为医学生们提供直观的学习材料，并帮助从业医师提升诊断技能。 使用MATLAB编写的超声成像示例附有扫描数据。此外还可以用C语言实现。
     
  • 传统超声成像技术的算法研究.rar_传统超声_超声 MATLAB_超声 成像算法_超声成像技术
    优质
    本研究聚焦于传统超声成像技术中的关键算法问题，探讨了利用MATLAB工具进行超声图像处理和分析的方法。通过优化现有技术，以提高成像质量与诊断准确性。 用于超声成像的MATLAB仿真，有需要的话可以参考一下。
     
  • LinerArray.rar_Matlab 成像_超声叠加_超声合成波束_阵列成像_阵列成像MATLAB
    优质
    该资源为一个Matlab项目文件LinerArray.rar，内容涉及利用Matlab进行线性阵列的超声成像技术研究，包括超声信号的叠加、合成波束形成及阵列成像算法。适合于从事医学影像和超声波领域科研人员参考学习。 四乘四线性阵列超声成像程序采用叠加波束合成技术，并以逐点成像方式进行操作。
     
  • C#扫描成像与超声成像_Scanning和auto数据处理_LabVIEW超声成像
    优质
    本项目聚焦于利用C#进行扫描成像及超声成像技术研究，并结合LabVIEW平台实现自动化的数据处理，旨在提升医学影像分析的效率和精度。 板状结构超声C扫描实时成像系统具有快速的数据采集能力和高效率。
     
  • Matlab超声成像代码-超声跟踪：ultrasound_tracking
    优质
    这段代码是用于实现超声波图像处理中的目标跟踪功能，基于MATLAB环境开发，适用于医学超声成像领域。 该项目使用MATLAB的计算机视觉工具箱在动态超声成像过程中跟踪肌肉结构。目的是帮助其他人通过超声视频来追踪肌肉收缩情况。此项目基于德拉赞JF、赫尔菲什TJ、巴克斯特JR的研究成果，他们在2019年发表了一篇关于自动分束跟踪算法的文章，该文章可以在PeerJ预印本7:e27475v1中找到。 为了使用这个代码，请先下载代码和超声波文件夹。运行tracking/main.m文件可以启动示例代码并帮助您开始项目。 注意：虽然该项目的目标是提供一种工具来自动量化腓肠肌在最大努力收缩期间的结构变化，但开发人员并不是专业的软件工程师，因此可能无法提供高质量的技术支持。不过，他会尽力协助有需要的人进行代码使用和改进工作。
     
  • 超声成像的原理与成像过程
    优质
    本课程详细介绍了超声成像的基本原理和工作流程，包括波的传播、反射及接收技术，以及图像生成的关键步骤和技术要点。 超声成像是通过使用超声波束扫描人体，并接收处理反射信号来获取体内器官的图像。这项技术在医疗诊断领域得到了广泛应用。如果您想了解更多关于超声成像的信息，可以寻找相关的资源进行学习和研究。
     
  • TFM-master_tfm_超声相阵控_相控阵成像_超声.zip
    优质
    该文件为一个名为TFM-master_tfm的项目资源包，专注于超声相控阵技术，包含用于生成和处理超声相阵控及相控阵成像的数据与代码。 TFM（Time-Frequency Mapping，时间-频率映射）是一种在超声成像领域广泛应用的技术，它涉及到超声相控阵成像的核心算法。在这个压缩包文件“TFM-master_tfm_超声相控_超声相阵控_相控阵成像_超声.zip”中，我们很可能获取到了一个关于超声相控阵成像的开源代码库。接下来，我们将深入探讨这个领域的相关知识点。 超声相控阵成像是医学成像的一种高级技术，它利用多个发射和接收换能器（也称为探头），通过精确控制每个换能器的时间延迟来实现对声波的聚焦与扫描。这种技术的优势在于可以灵活地改变声束的方向和深度，从而实现实时高分辨率、高帧率图像。 TFM时间-频率映射是处理超声回波信号的关键步骤，它能够将宽带超声信号转化为时间-频率域表示，揭示其随时间变化的频率成分。在成像中，TFM有助于提取微小结构细节并提高图像质量。通常，该算法结合多普勒效应用于检测血流速度和方向，在心血管疾病的诊断中有重要意义。 在这个“TFM-master”代码库中，我们可以期待找到以下内容： 1. **数据采集模块**：实现超声信号的数字化处理。 2. **相控阵控制算法**：计算并实施换能器的时间延迟以精确控制声束。 3. **TFM算法实现**：将时间域的超声信号转化为时间-频率域表示，可能包括多种方法如短时傅里叶变换（STFT）、小波变换或匹配滤波等。 4. **图像重建模块**：根据TFM结果生成二维或三维超声图像。 5. **可视化界面**：显示和分析所生成的超声图像。 6. **测试与示例数据**：用于验证算法性能的真实或模拟超声数据。 通过学习和理解这个源码，开发者可以深入了解相控阵成像原理，并改进现有TFM算法或开发新的应用。同时，这也是一个宝贵的教育资源，帮助研究者和工程师加深对技术实践的理解。 “TFM-master”代码库为深入理解和应用超声相控阵成像技术和TFM算法提供了重要资源。无论是学术研究还是工程实践，都能从中受益。
     
  • Matlab超声成像代码-DeepUltrasound：基于深度学习的RF插值压缩超声成像
    优质
    DeepUltrasound是利用Matlab开发的一个项目，专注于通过深度学习技术实现射频数据插值与压缩，以提升超声成像的质量和效率。 在MATLAB环境下进行超声成像代码的实现参考了Yoon、YeoHun、Shujaat Khan、Jaeyoung Huh以及JongChul Ye的研究成果：使用深度学习从子采样射频数据中高效重建B模式超声图像，发表于IEEE医学影像交易（2018年）。为了运行MatConvNet(matconvnet-1.0-beta24)，需要执行matconvnet-1.0-beta24/matlab/vl_compilenn.m文件以编译该库。安装设置后，请通过运行install.m脚本进行配置，并尝试一些训练示例。 已上传的“SC2xRX4（下采样）CNN”的训练网络可用于测试目的。测试数据存放于data\cnn_sparse_view_init_multi_normal_dsr2_input64文件夹中，其维度为Test_data=64x384x1x2304（通道数×扫描线数×帧数×深度）。按照建议算法执行测试时，请将DNN4x1_TestVal作为输入数据，并运行MAIN_RECONSTRUCTION.m脚本。