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公开(公告)号：CN106683180A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201710000999.3
申请日：2017-01-03
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种图像处理方法及系统，该方法包括：针对待成像物体，采集多帧荧光二维图像数据；以所述荧光二维图像数据作为输入，利用扩散方程理论建立第一方程，所述第一方程用于描述所述待成像物体的荧光分子探针的真实目标分布与所述荧光二维图像数据的对应关系；采用预设求解方法对所述第一方程进行求解处理，以得到所述待成像物体的荧光分子探针的最终重建目标分布，所述最终重建目标分布用于描述所述待成像物体的荧光分子探针断层成像的三维重建结果。无需借助其他成像模态提供的辅助先验信息，大大降低了成像系统的成本和技术复杂度。
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公开(公告)号：CN104688271B
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201510142749.4
申请日：2015-03-27
Applicant: 清华大学
IPC: A61B8/00
CPC classification number: G01S7/52023 , A61B8/145 , A61B8/5207 , G01S7/52025 , G01S7/52085 , G01S15/8997 , G06T11/003
Abstract: 本发明提供一种合成聚焦超声成像方法和装置。该方法包括：激励超声探头的多个阵元多次发射平面波，其中所述多个阵元每次发射平面波时的发射变迹与其元素成随机分布的测量矩阵中的相应行相对应；每发射一次平面波后，激励所述超声探头的所有阵元接收回波信号，以获得通道数据；根据通道数据集和所述测量矩阵，利用压缩感知重建算法恢复合成聚焦通道数据集；以及对所述合成聚焦通道数据集进行波束合成，以生成超声波图像。利用上述方法和装置所获得的超声波图像不仅具有很高分辨率；而且因为超声波的发射次数较少，每次发射能量高，因此图像还具有高帧频、高对比度的优点。
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公开(公告)号：CN1313054C
公开(公告)日：2007-05-02
申请号：CN200410056906.1
申请日：2004-08-20
Applicant: 清华大学
IPC: A61B8/08
Abstract: 本发明属于超声弹性成像技术领域，涉及一种多尺度的生物组织位移估计方法。该方法包括从组织压缩前的二维射频信号中的第一条扫描线的数据取一小段尺度为T1的数据d1，在搜索范围内求该小段数据与组织后的扫描线数据s2(n)的互相关函数R1，1(τ)，将数据d1平均细分成尺度都为T2的N段数据，分别求各数据的与扫描线数据s2(n)的互相关函数，再依次对每段数据继续平均细并求各数据的与扫描线数据s2(n)的互相关函数并进行加权平均，得到其位移t1，依次从扫描线数据s1(n)中取一小段尺度为T1即数据个数为U1的数据d2、d3、…、dL，即得到第一条扫描线数据s1(n)对应的组织的位移估计；同样的依次得到各条扫描线数据对应的组织的位移估计。本发明可提高组织位移估计的精度。
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公开(公告)号：CN1586408A
公开(公告)日：2005-03-02
申请号：CN200410056906.1
申请日：2004-08-20
Applicant: 清华大学
IPC: A61B8/08
Abstract: 本发明属于超声弹性成像技术领域，涉及一种多尺度的生物组织位移估计方法。该方法包括从组织压缩前的二维射频信号中的第一条扫描线的数据取一小段尺度为T1的数据d1，在搜索范围内求该小段数据与组织后的扫描线数据s2(n)的互相关函数R1，1(τ)，将数据d1平均细分成尺度都为T2的N段数据，分别求各数据的与扫描线数据s2(n)的互相关函数，再依次对每段数据继续平均细并求各数据的与扫描线数据s2(n)的互相关函数并进行加权平均，得到其位移t1，依次从扫描线数据s1(n)中取一小段尺度为T1即数据个数为U1的数据d2、d3、…、dL，即得到第一条扫描线数据s1(n)对应的组织的位移估计；同样的依次得到各条扫描线数据对应的组织的位移估计。本发明可提高组织位移估计的精度。
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公开(公告)号：CN115100069B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202210814598.2
申请日：2022-07-12
Applicant: 清华大学
IPC: G06T5/77 , G06T5/70 , G06T3/4053 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及一种超声图像重建方法、系统、设备及介质，包括建立描述超声系统所接收的RF通道数据和待求波束合成后数据间关系的测量模型和/或测量矩阵；通过向成像目标发射超声波并接收回波信号，获得反映该目标声学特性的RF通道数据；基于RF通道数据和测量矩阵，基于预先训练的求解波束合成逆问题的神经网络获得高质量的波束合成数据，完成超声图像重建。因此，本发明能够大幅缩短单幅图像的重建时间，使得短时间内重建多幅图像并进行相干复合，进一步提高图像质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119112240A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411275711.X
申请日：2024-09-12
Abstract: 本发明公开了一种微血管图像评估方法、装置、设备及介质，该方法包括：获得待测区域的IQ数据，并对IQ数据进行波束合成；对波束合成后的每段连续数据帧的IQ数据进行杂波滤波处理，提取血流信号；对血流信号去除背景噪声获得血管结构图像，并对血管结构图像进行分割得到血管区域的分布位置；基于血管区域的分布位置筛选峰值区域，确定峰值中心位置；基于峰值中心位置进行轨迹追踪，并将所有轨迹进行叠加显示生成微血管图像；对生成的微血管图像进行分析，提取微血管相关参数。因此，本发明不受限于图像分辨率，对于分辨率受限的微血管图像和超分辨率的微血管图像均可适用并提取出血管形态学和血流动力学参数。
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公开(公告)号：CN112807024A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110117792.0
申请日：2021-01-28
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种超声图像定量评估方法，包括：一、对获取的关节超声图像进行预处理的步骤；二、对关节超声图像进行图像分割的步骤；三、对关节超声图像进行定量分析指标提取的步骤；四、对关节超声图像进行多参数联合分析的步骤。本发明通过在超声图像上自动分割出软骨前后壁和内部区域，并对分割出的感兴趣区域进行定量分析，提取出与超声回波强度、声衰减、软骨厚度和散射子统计学分布等相关的定量分析指标，再利用多变量分析的方法，对多种指标进行综合分析，从而实现对关节软骨病变程度的无创及定量评估。
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公开(公告)号：CN108309251B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201810228027.4
申请日：2018-03-20
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度神经网络的定量光声成像方法，其特征在于包括以下内容：构建深度神经网络框架，即ResU‑net；采用不同波长下的输入初始声压图像和相应的定量图像训练ResU‑net；对多波长的初始声压图像采用训练后的ResU‑net进行定量光声成像，输出定量图像。本发明提出用于定量光声成像的深度神经网络，即ResU‑net，ResU‑net使用了残差学习机制，使得网络容易优化，并且可以达到相当的深度，以获得较高的准确率，进一步，本发明深度神经网络设置的收缩路径和扩张路径使得ResU‑net可以从输入的多波长初始声压图像中提取全面的各个分辨率层面的环境信息，并且最终输出高分辨率的定量图像。
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公开(公告)号：CN109091145A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810923440.2
申请日：2018-08-14
Applicant: 清华大学
IPC: A61B5/055
Abstract: 本发明提供了一种心肌定量磁共振成像方法、设备和存储介质。该方法包括：每隔恢复时间段，在心电门控信号和呼吸导航信号的控制下，执行图像信号采集操作；根据所采集的图像信号以及其对应的饱和脉冲的延迟时间确定参数T1；根据所述参数T1生成心肌定量磁共振图像。该方案可以在受试者自由呼吸的情况下完成扫描，而无需闭气。同时也允许进一步扩大成像视野，提高空间分辨率。此外，通过k-空间在各采样点间完全交错分段采集，从而实现原始图像的内在配准，无需在后期进行另外的图像处理。
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公开(公告)号：CN107049360A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710061588.5
申请日：2017-01-26
Applicant: 清华大学
IPC: A61B8/00
CPC classification number: A61B8/52
Abstract: 本发明涉及一种剪切波弹性成像方法和装置，所述方法包括：获取待检测对象的感兴趣区域的超声图像数据；基于所述超声图像数据得到所述感兴趣区域的剪切波的二维位移矢量；对所述二维位移矢量的处理得到所述感兴趣区域的剪切波弹性成像数据，以得到所述感兴趣区域的弹性模量。本发明实施例采用二维位移估计的方法来得到剪切波激励后各个时刻的二维位移矢量，最大限度地提高待检测对象的弹性模量的准确度，提高对待检测对象的病理检测精度。并且不仅适用于形状规则的待检测对象，对于受周围组织或疾病(例如斑块)影响导致待检测对象(例如血管)形状不规则的情况，也可以用本发明的方法进行基于剪切波的弹性定量，适用性较高，适用范围更广。
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