基于水性凝胶的超声弹性成像方法研究

发布时间：2017-10-04 05:39

  本文关键词：基于水性凝胶的超声弹性成像方法研究

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【摘要】：在众多疾病诊断过程中,组织的弹性信息具有重要的参考价值,然而目前超声领域中的成像技术都不能准确地给出生物组织的弹性信息,弹性成像技术能够填补常规超声成像方法在生物组织弹性信息检测领域中的不足。在研究弹性成像技术的过程中,首要问题就是如何准确估计组织内部位移应变。针对该问题,本文研究的主要工作有：1、给出了一种基于Kalman filter的弹性成像优化方法。本文采用时域互相关算法估计组织的位移。为了提高精度,利用RANSAC算法优化了含有噪声的位移数据。在应变估计过程中,提出了一种基于Kalman filter的应变优化方法。实验结果表明,本文提出的方法能够有效滤除系统内外噪声,恢复出高质量的全局应变场。2、结合图像仿射变换模型,给出了一种基于BFGS的位移应变估计优化方法。为了减少运算量,本文首先采用数字图像相关方法粗算出组织位移场,然后对各个子位移场建立一个变形模型,采用BFGS获取模型参数,即位移和应变的优化值。实验结果表明,本文提出的方法能够获得高质量的弹性图像,可用于应变计算和弹性系数的重建,为弹性成像技术在临床应用方面提供了一定的研究价值。
【关键词】：超声弹性成像 相关性估计 Kalman filter BFGS
【学位授予单位】：北京化工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R445.1;TP391.41
【目录】：

• 学位论文数据集3-4
• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 第一章 绪论11-17
• 1.1 课题背景与研究意义11-12
• 1.2 国内外研究现状及分析12-16
• 1.2.1 超声弹性成像分类和相关技术12-14
• 1.2.2 超声弹性成像算法的发展14-15
• 1.2.3 超声弹性成像的临床应用15-16
• 1.3 论文的主要研究内容16-17
• 第二章 基于Kalman filter的弹性图像优化方法17-33
• 2.1 引言17-18
• 2.2 位移估计算法18-24
• 2.2.1 基于时域互相关计算的位移估计18-22
• 2.2.2 基于相位差计算的位移估计22
• 2.2.3 基于RANSAC的位移估计优化方法22-24
• 2.3 基于Kalman filter的应变估计优化方法24-26
• 2.3.1 常见应变估计算法介绍24
• 2.3.2 利用Kalman filter方法优化应变估计24-26
• 2.3.3 图像性能指标26
• 2.4 实验结果与讨论26-32
• 2.4.1 纵向位移估计26-28
• 2.4.2 应变估计算法28-32
• 2.5 本章小结32-33
• 第三章 基于BFGS的二维应变优化估计33-49
• 3.1 引言33
• 3.2 基于数字图像相关的位移估计33-37
• 3.3 基于BFGS的位移应变估计优化方法37-40
• 3.3.1 变形模型37
• 3.3.2 基于BFGS算法的二维应变估计37-40
• 3.4 实验结果及讨论40-48
• 3.5 本章小结48-49
• 第四章 总结与展望49-51
• 参考文献51-55
• 致谢55-57
• 研究成果及发表的学术论文57-59
• 作者和导师简介59-60
• 附件60-61

【参考文献】

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本文编号：968968