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公开(公告)号：CN115956944B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202111174291.2
申请日：2021-10-09
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供一种基于Cauchy‑RPCA的随机空间下采样超声微血流成像方法，包括以下步骤：步骤S1，连续获取一组高帧率的原始信号数据Nx×Nz×Nt；步骤S2，将原始信号数据Nx×Nz×Nt重构为大小为Ns×Nt的二维矩阵D，其中Ns的具体表达式为：Ns＝Nx×Nz；步骤S3，采用基于相位相关的运动校正方法对二维矩阵D进行位置校准，得到校准后的矩阵D′；步骤S4，采用随机空间下采样法，将校准后的矩阵D′随机分解成多个不重叠的超声数据子矩阵X；步骤S5，利用Cauchy‑RPCA方法对每个超声数据子矩阵X进行提取，得到包含组织信号的低秩矩阵L和包含血流信号的稀疏矩阵S；步骤S6，组合每个超声数据子矩阵所提取出来的血流信号成分，通过计算信号强度得到超声多普勒血流图像。
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公开(公告)号：CN115956944A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202111174291.2
申请日：2021-10-09
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供一种基于Cauchy‑RPCA的随机空间下采样超声微血流成像方法，包括以下步骤：步骤S1，连续获取一组高帧率的原始信号数据Nx×Nz×Nt；步骤S2，将原始信号数据Nx×Nz×Nt重构为大小为Ns×Nt的二维矩阵D，其中Ns的具体表达式为：Ns＝Nx×Nz；步骤S3，采用基于相位相关的运动校正方法对二维矩阵D进行位置校准，得到校准后的矩阵D′；步骤S4，采用随机空间下采样法，将校准后的矩阵D′随机分解成多个不重叠的超声数据子矩阵X；步骤S5，利用Cauchy‑RPCA方法对每个超声数据子矩阵X进行提取，得到包含组织信号的低秩矩阵L和包含血流信号的稀疏矩阵S；步骤S6，组合每个超声数据子矩阵所提取出来的血流信号成分，通过计算信号强度得到超声多普勒血流图像。
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