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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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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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Patent Agency Ranking
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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公开(公告)号：CN103519845A
公开(公告)日：2014-01-22
申请号：CN201310476471.5
申请日：2013-10-12
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种图像的高帧频数据获取及扫描域的时间配准方法和系统。该方法包括：区域划分步骤，将全视场平均划分为若干扫描域，并指定公共扫描线；数据获取步骤，依次扫描每一扫描域，并且在完成每一帧扫描数据采集后均对该公共扫描线进行数据采集；周期性曲线获取步骤，选取公共扫描线运动明显的区域数据，计算获取一条周期性数据曲线；时间配准步骤，基于所获取的周期性数据曲线对不同分块扫描域的帧频数据进行时间配准；数据合成步骤，利用时间配准结果，对不同扫描域的帧频数据进行合成。这种利用射频数据的周期性来完成不同区域的帧频数据合成的方法，不需依赖其他外部装置，可以为医生与患者提供方便，并且有效地节约了时间。
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公开(公告)号：CN119601207A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411581696.1
申请日：2024-11-07
Applicant: 清华大学 , 首都医科大学附属北京地坛医院
Abstract: 本发明涉及一种新型冠状病毒感染定量评估系统,其包括：图像采集及预处理模块，用于采集肺超声图像并进行预处理；隐形表征模块，用于以预处理后的肺超声图像为输入，提取得到其隐形表征；知识提取模块，用于对预处理后的肺超声图像进行标注，并从标注区域提取能够反映肺部状况的特征，作为先验知识；融合模块，用于将隐形表征和先验知识进行融合，并根据融合结果对新型冠状病毒感染严重程度进行定量评估。本发明可以广泛应用于数据处理领域。
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公开(公告)号：CN114533122B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202210241617.7
申请日：2022-03-11
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明属于超声成像技术领域，涉及一种超声微血流成像的信号处理方法和系统，包括：通过若干通道进行数据采集；对若干通道采集到的数据进行杂波滤波；将杂波滤波后的数据进行波束合成，所述波束合成采用ASAP和线性或非线性复合结合的方法获得，或采用SLSC波束合成器获得；对经过杂波滤波和波束合成后的数据进行微泡定位；对定位的微泡进行运动矫正，获得微泡的位置坐标；对微泡的位置坐标进行逐帧累加，获得超分辨率超声定位谱。其能够有效地抑制噪声，并保留了微泡信号，降低了检测到错误微泡的数量，提供了更鲁棒的微泡定位。
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