该代码使用联合稀疏表示模型来提高超声成像的轴向分辨率。 所提出的模型将沿轴向的稀疏反卷积与沿横向的稀疏偏好约束相结合。 有关详细信息，请参阅 J. Duan 等人，“使用联合稀疏表示模型提高超声成像的轴向分辨率”。

pcg matlab代码具有压缩感测的单元素超声成像 孟伟EE 367最终项目2021年3月19日 您可以在中找到该代码的当前版本。 请参阅以获取其他媒体。 安装 的MATLAB 确保您已安装最新版本。 场二 该项目利用了Field II超声仿真库。 请从下载并安装适当版本的Field II。 要安装该库，您必须将Field II子目录添加到您的MATLAB路径中。 您可以通过右键单击MATLAB文件浏览器中的Field II子目录，然后选择添加到路径->选定文件夹来执行此操作。 用法 提供了该脚本的一些版本： NoMask.m-无延迟掩码的仿真和重建。 由于换能器近场中的不均匀性，有关场景的某些信息仍可以重建。 SingleRotation.m-使用延迟掩码进行仿真和重建，仅需旋转一圈即可采样。 重建的图像在特征方面看起来很准确，但是背景噪音很多。 MultiRotation.m-使用多次旋转的延迟蒙版进行仿真和重建。 在R = 4旋转的情况下，重建的图像看起来非常好。 关键参数（R，电子SNR等）可以在文件顶部进行调整。 在MATLAB中运行每个脚本时，它将显示一些图形并将它们另存

英文Ultrasound Imaging:Signal... 医学超声成像 第一章

matlab超声成像代码超声_弹性成像 这是 Hassan Rivaz 论文中的代码。以下是他网站的描述： 超声弹性成像（C 和 Matlab MEX）代码和射频数据 该代码也可以在 PC、Mac OS X 和 Linux 平台上与更新版本的 Matlab 一起运行。 如果您在运行时遇到问题，请告诉我。 该算法基于以下两篇论文。 如果您使用代码或 RF 数据（其中包含来自一些肝脏消融患者试验的数据），请引用这些论文。 Rivaz, H., Boctor, E., Choti, M., Hager, G.，实时正则化超声弹性成像，IEEE Trans。 医学影像，2011 年 4 月，第一卷。 30 页 928-945 pdf。 Rivaz, H., Boctor, E., Foroughi, P., Zellars, R., Fichtinger, G., Hager, G.，超声弹性成像：动态规划方法，IEEE Trans。 医学影像学 2008 年 10 月，卷。 27 页 1373-1377 pdf。

matlab超声成像代码通用深度波束成形器适用于稳健的超声成像 “用于鲁棒超声成像的通用深波束成形器”的计算机代码和数据集 纸 Shujaat Khan、Jaeyoung Huh 和 Jong Chul Ye。 “用于可变速率超声成像的通用深波束成形器。” . 执行 MatConvNet (matconvnet-1.0-beta24) 请运行 matconvnet-1.0-beta24/matlab/vl_compilenn.m 文件来编译 matconvnet。 有关于“”的说明 请运行安装设置 (install.m) 并运行一些训练示例。 训练网络 上传了“通用深波束成形器 CNN”的训练网络。 使用第 100 个或第 200 个纪元权重进行验证。 （论文中的结果是使用第 200 个时期的权重生成的） 测试数据 样本测试数据放置在“data”文件夹中。 数据维度如下——Test_data = 3x96x64x2048（输入平面x扫描线x通道x深度） 使用建议的算法执行测试 -> 运行“DeepBF_Test.m”

matlab超声成像代码骨重建 从超声图像重建 3D 骨骼结构 主要的 MATLAB 代码是RunDemo.m 。 结果位于/Result文件夹中。 使用 ImageVis3D 查看.uvf文件。

利用孔径大小为2.32 mm的16阵元换能器，搭建了一套16通道的内镜超声相控阵成像实验系统。在此基础上提出了一种适用于内镜成像的相控阵成像算法(PAI)，该算法利用延时和叠加算法(DAS)取得扫描线数据，再利用合成孔径技术中的相干样点叠加，得到高分辨率图像。该相控阵成像算法实现了发射和接收的动态聚焦。经FieldII仿真和内镜探头超声成像实验验证，与延时和叠加算法以及动态接收聚焦算法（DRF）相比，图像的理论横向分辨率分别提高了93.68%和17.5%，实验获得的实际横向分辨率分别提高了92.78%和14.69%，验证了相控阵成像算法和实验系统的可行性。

matlab超声成像代码毕业设计 此存储库包含我的最后一年项目的详细信息。 我 FYP 的主题是使用深度学习提高医疗超声波束形成质量。 项目里程碑正在会议中讨论和设定 以下是为评估 1设定的里程碑，该评估将于2021 年 3 月 11 日举行。 基于 MATLAB 和 Ultrasound Field-II 工具箱的 Delay_and_ Sum (DAS) 波束成形仿真 图像质量矩阵（计算时间） 使用带有质量矩阵和计算时间的 MATLAB 的最小方差波束成形器 以下是为评估 2设定的里程碑，该评估将于2021 年 3 月 30 日举行。 基于神经网络的最小方差权重计算（Pyhton 或 MATLAB） 质量矩阵 改善网络 最终评估将于2021 年 4 月 15 日举行 写上去 注： DAS1_TF 文件是 jupeter notebook 的 pdf，我们使用斯坦福教授给出的示例代码和 PICMUS 网站上给出的数据集得到了结果。

matlab超声成像代码纸 Yoon、Yeo Hun、Shujaat Khan、Jaeyoung Huh 和 Jong Chul Ye。 “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。” IEEE 医学影像交易（2018 年）。 执行 MatConvNet (matconvnet-1.0-beta24) 请运行 matconvnet-1.0-beta24/matlab/vl_compilenn.m 文件来编译 matconvnet。 有关于“”的说明 请运行安装设置 (install.m) 并运行一些训练示例。 训练网络 上传了“SC2xRX4（下采样）CNN”的训练网络。 测试数据 测试数据文件放在'data\cnn_sparse_view_init_multi_normal_dsr2_input64'文件夹中。 数据维度如下——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 -> 使用“DNN4x1_TestVal”作为输入数据 -> 运行'MAIN_RECONSTRUCTION.m -> 您将在“data\cnn

机器人肺部超声成像的自主目标定位 开发了用于半自主肺超声成像的机器人系统 伍斯特工业大学医学融合实验室的直接研究 贡献： 使用DensePose自动识别患者并扫描目标区域 使用RealSense相机的表面法线求解器 基于速度的PD控制器，用于Franka Emika机器人 系统集成和验证 用法： franka_example_controllers 从修改的franka机器人的较低级别控制 robotic_ultrasound 弗兰卡机器人的高级控制 数据处理MATLAB脚本来处理实验数据