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Matlab超声成像代码-Ultrasound_Elastography：源自Hassan Rivaz论文的代码

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简介：
这段代码是基于Hassan Rivaz的研究工作开发的MATLAB工具包，专注于实现用于超声弹性图的算法。它为研究和教学提供了宝贵资源。 Hassan Rivaz论文中的代码用于超声弹性成像（C和Matlab MEX）。该代码可以在PC、MacOSX 和Linux平台上与更新版本的Matlab一起运行。如果您在使用过程中遇到问题，请告知。 此算法基于以下两篇文献： 1. Rivaz, H., Boctor, E., Choti, M., & Hager, G. (2011). Real-time Regularized Ultrasound Elastography. IEEE Transactions on Medical Imaging, 30(4), 928-945. 2. Rivaz, H., Boctor, E., Foroughi, P., Zellars, R., Fichtinger, G., & Hager, G. (2008). Ultrasound Elastography: A Dynamic Programming Approach. IEEE Transactions on Medical Imaging, 27(10), 1373-1377. 如果您使用了该代码或包含某些肝脏消融患者试验数据的射频数据，请引用以上文献。

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  • Matlab超声成像代码-Ultrasound_Elastography：源自Hassan Rivaz论文的代码
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    这段代码是基于Hassan Rivaz的研究工作开发的MATLAB工具包，专注于实现用于超声弹性图的算法。它为研究和教学提供了宝贵资源。 Hassan Rivaz论文中的代码用于超声弹性成像（C和Matlab MEX）。该代码可以在PC、MacOSX 和Linux平台上与更新版本的Matlab一起运行。如果您在使用过程中遇到问题，请告知。 此算法基于以下两篇文献： 1. Rivaz, H., Boctor, E., Choti, M., & Hager, G. (2011). Real-time Regularized Ultrasound Elastography. IEEE Transactions on Medical Imaging, 30(4), 928-945. 2. Rivaz, H., Boctor, E., Foroughi, P., Zellars, R., Fichtinger, G., & Hager, G. (2008). Ultrasound Elastography: A Dynamic Programming Approach. IEEE Transactions on Medical Imaging, 27(10), 1373-1377. 如果您使用了该代码或包含某些肝脏消融患者试验数据的射频数据，请引用以上文献。
     
  • Matlab超声成像代码-超声跟踪：ultrasound_tracking
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    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。
     
  • Matlab超声成像代码-P4-1-FAPI: 多角度平面波超声对比成像方法的代码
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    这段代码是实现多角度平面波超声对比成像方法的一部分，适用于Matlab环境，旨在促进超声成像技术的研究与应用。 MATLAB超声成像代码P4-1-FAPIP4-1换能器（简称P4-1 FAPI）使用了闪光角脉冲反演成像技术。这是一种专门针对Verasonics Vantage Research超声系统上的P4-1相控阵换能器编写的多角度平面波超声对比成像序列，基于Flash-angles方法实现，并采用脉冲反转来优化微泡成像的效果。 文件名：SetUpP4_1FAPI.m 使用说明： 要运行该代码，请确保已将Verasonics Vantage系统、MATLAB以及由Verasonics提供的MATLAB脚本包安装到您的计算机上。打开MATLAB，然后设置Vantage文件夹（包含所有Verasonics脚本）为主目录。 为了直接使用P4-1 FAPI代码，请通过运行setupP4_1FAPI脚本来创建一个名为P4-1FAPI.mat的配置文件。一旦该matfile被成功生成并放置在名为“matfiles”的文件夹中，就可以启动VSX进行操作了。
     
  • 超声成像仿真的MATLAB代码-Ultrasound_Medical_Robots:超声_医疗_机器人
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    本项目为超声成像仿真在医学机器人领域的应用提供了一套基于MATLAB的代码资源，涵盖超声图像生成、处理及分析技术。 仿真仿真实现MATLAB代码用于医疗机器人超声波血管自动扫描。 该repo包含容器模拟器的实现、改良后的UNet以及所有相关的ROS节点。 文件夹及其描述如下： - matlabsimGeo_pc2_vis：在虚拟空间中生成血管模型，以PointCloud2格式计算并发布血管横截面点。 - matlabopt_grad.m：使用MATLAB符号工具箱来查找目标函数的梯度。 - MATLAB实验结果分析脚本 - 网络模块：包括UNet架构、损失函数和数据集构造函数的实现。 - mkDataSet.py：从多个图像集中创建数据集。 - train_eval.ipynb：训练脚本 - plugin_ws: ImFusion插件，通过ROS主题发送Cephasonics图像流。 - wssrciiwa_tools: 使用工具链接修改机器人描述。 - wssrciiwa_bringup: - 设置工具链接 - 上传机器人描述 - 将IIWA设置好 以上内容是关于实现超声波血管自动扫描的MATLAB代码及其相关环境配置和文件组织结构的介绍。
     
  • 超声弹性成像代码（Ultrasound Elastography）
    优质
    超声弹性成像是利用超声技术评估组织硬度的技术，其核心在于开发能够准确量化生物组织弹性的算法和软件。本代码致力于提升图像分辨率与诊断准确性，适用于医学研究及临床应用。 ISBI 2011 文章“A STRAIN-BASED ULTRASOUND ELASTOGRAPHY USING PHASE SHIFT WITH PRIOR ESTIMATES AND MESHFREE SHAPE FUNCTION”的代码实现。
     
  • Matlab超声成像代码-DeepUltrasound：基于深度学习的RF插值压缩超声成像
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    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。
     
  • Matlab超声成像代码-BoneReconstruction：利用超声图像重建三维骨骼结构
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    BoneReconstruction是基于MATLAB开发的一款用于处理超声成像数据的工具，专注于从二维超声图像中提取信息并重建精确的三维骨骼模型。该代码为医学研究和临床应用提供了强大的分析手段。 在MATLAB中进行超声成像代码的骨重建工作，主要目标是从超声图像中重建3D骨骼结构。这项工作的核心代码是RunDemo.m文件。生成的结果存储于/Result文件夹内，并可通过ImageVis3D软件查看其中的.uvf文件。
     
  • MATLAB 超分辨率成像代码
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    本代码利用MATLAB实现超分辨率成像技术，适用于图像处理与生物医学等领域，能够显著提高图像细节和清晰度。 超分辨率成像技术能够通过融合多幅低分辨率图像生成高分辨率的影像，具有很高的实用性和全面性。
     
  • 超声CT图像重建的MATLAB代码-GAN_models: GAN_models
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    GAN_models是用于超声CT图像重建的MATLAB代码库，应用生成对抗网络技术提高图像质量与细节，适用于医学影像分析和疾病诊断。 超声CT图像重建matlab代码GAN模型的相关研究主要集中在生成对抗网络（GAN）领域，并精选了详尽无遗的最新出版物和资源列表。背景方面，生成模型能够学习创建与给定数据相似的数据，其中最有前途的方法之一是生成对抗网络（GAN），这是无监督机器学习的一个分支，通过两个相互竞争的神经网络在零和游戏框架中实现。该方法最初是由Ian Goodfellow等人提出的。 自2014年推出以来，这个资料库旨在详细介绍生殖对抗网络领域的最新作品，并将不断更新以保持其时效性。欢迎捐款并提供反馈：如果您有任何建议（如缺少或有新论文、错别字等），请随时提出请求或开始讨论。 开幕刊物包括： - 生成对抗网络（GAN）（2014） - 自我注意生成对抗网络（SAGAN）（2018） 此外，根据Google学术搜索的引用量排序，以下是部分重要论文列表。
     
  • 信道编码Matlab代码-Ultrasound_TMI：超声图像重建
    优质
    本项目提供基于Matlab实现的信道编码技术应用于超声图像重建的代码，旨在提升医学影像质量与诊断准确性。 信道编码的MATLAB代码由尹纸、韩勋、Shuaat Khan、Jaeyoung Huh 和 JongChul Ye 编写。“使用深度学习从子采样的RF数据中高效地进行B模式超声图像重建。”发表于IEEE医学影像交易（2018）。请运行MatConvNet的文件vl_compilenn.m来编译matconvnet。安装设置后，请运行一些培训示例。训练有素的网络已上传，名称为“SC2xRX4（下采样）CNN”。测试数据位于data\cnn_sparse_view_init_multi_normal_dsr2_input64文件夹中，其尺寸如下：Test_data=64x384x1x2304（通道x扫描线x帧x深度）。使用建议的算法执行测试，请按照以下步骤操作： - 使用DNN4x1_TestVal作为输入数据； - 运行MAIN_RECONSTRUCTION.m。