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公开(公告)号：CN118121231A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410369259.7
申请日：2024-03-28
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种带有相位校正的超声超分辨成像方法及相关设备，克服经颅情况下相位畸变引起图像质量下降并导致超声超分辨成像过程中定位效果下降的问题，本发明在相位校正阶段根据不同阵元接收同一微泡的信号相似度较高这一特性，通过互相关计算不同阵元中对于同一微泡信号的相位畸变时延，并将其与理论时延曲线结合共同影响DAS波束合成，最终达到相位校正和恢复微泡信号强度及形状的目的。经过相位校正后的B模式图像质量得到恢复，随后对B模式图像中的微泡进行定位，定位结束后使用微泡跟踪的方法获得微泡的云运动轨迹，并将其插值后映射到图像中，以此获得带有相位校正的超声超分辨图像。
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公开(公告)号：CN117011190A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202311135632.4
申请日：2023-09-04
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种快速实时超声微小血管成像杂波抑制方法及系统，该方法将经过多角度复合波束合成获得的三维超声原始图像序列正交解调数据重组为二维时空矩阵；根据组织信号具有低秩时空特性的先验信息，构建低秩先验的鲁棒主成分分析理论模型，以节省鲁棒主成分分析过程中低秩矩阵求解的运算步骤；根据理论模型构建凸优化约束求解函数，采用快速交替投影算法获得血流信号子空间的稀疏矩阵迭代最优解，节省在迭代过程中全局SVD造成的运算成本。通过低秩先验估计和快速交替投影算法，在提升超声微小血管成像的运算速度的同时能保留较多的血管轮廓细节，解决现有技术存在的问题，为超声微小血管成像的快速实时杂波抑制临床应用提供了重要手段。
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公开(公告)号：CN118097000A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311764273.9
申请日：2023-12-20
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06T17/00 , G06T7/77 , G06V10/762 , G06V10/44
Abstract: 本发明公开了一种超声超分辨成像的重叠微泡定位方法及相关设备，利用多尺度Hessian矩阵进行超声B模式信号的计算，并提取出特征值，同时在后续定位中考虑微泡信号的振幅和梯度卷积响应确定微泡信号的可信度，然后通过微泡信号进行三维重建，得到微泡信号的三维视图，并利用局部能量和斑块特征设计隔离滤波器进行重叠微泡信号的分离，最后基于多尺度统计特征的亚像素定位方法，通过对每个尺度上的响应图中的局部极大值进行加权平均，得到了超分辨成像的精确微泡定位，其中权值由梯度决定，本发明根据定位结果重建出超分辨图像、微泡流动方向图和轨迹图，提高了微泡定位的准确性和精度，从而为医疗诊断和治疗提供更准确、更清晰的数据和图像支持。
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公开(公告)号：CN117710357A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311824962.4
申请日：2023-12-27
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种用于高时空分辨超声微小血流成像的杂波抑制方法及系统，属于超声血流成像技术领域，该杂波抑制方法融合了角度数据奇异值滤波和基于p次方压缩的广义帧间相乘再叠加的多角度复合方法。组合角度奇异值滤波利用角度数据的多维性和时空相干性可以在短集合中有效抑制组织杂波，在保持微小血流提取的灵敏度的前提下显著提高时间分辨率。基于p次方压缩的广义帧乘叠加多角度复合方法利用角相干性增强相干的血流信号并抑制不相干噪声，从而提高微小血流成像的信噪比和空间分辨率。此外，该多角度复合方法提高图像质量所需的角度个数较少，能保持帧率和时间分辨率。另外所提出的杂波抑制成像方法还可以用于增强其他超快超声血流成像。
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公开(公告)号：CN117301504A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311269404.6
申请日：2023-09-27
Applicant: 西安交通大学
IPC: B29C64/10 , B29C64/386 , B29C64/30 , B29C64/379 , B29C64/40 , B33Y10/00 , B33Y40/00 , B33Y40/20 , B33Y50/00 , B33Y80/00 , G09B23/28 , C08L99/00 , C08L5/00 , C08K3/34 , C08K3/16 , C08K3/22 , C08K5/053 , C08K13/02
Abstract: 本发明公开了一种用于超声成像的复杂三维微血管网络模型及制备方法，属于超声成像领域。先获取人体特定区域的血管网络分布，设计三维微血管网络通道模型和组织仿体盒模型并打印；将打印的三维微血管网络通道模型固定在组织仿体盒中，将组织仿声溶液倒入组织仿体盒中形成仿声组织基质，提供支撑三维微血管网络模型的周围组织结构；对三维微血管网络通道模型中注入腐蚀液，腐蚀三维微血管网络通道模型，形成用于超声成像的复杂三维微血管网络结构。本发明通过设计无壁的三维微血管网络结构及外部仿声组织基质，以符合超声成像过程中超薄血管壁和周边组织的声学特性，满足超声成像对血管网络模型的良好声学特性、亚毫米级微小尺度等设计需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117198542A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311178064.6
申请日：2023-09-12
Applicant: 西安交通大学
IPC: G16H50/50 , G06T11/00 , G06F30/28 , G06F30/27 , G06N3/0499 , G06F111/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络重建超声血管速度场和压力场的方法及系统，基于血流信号进行血流速度场估计得到初步稀疏速度分布，根据预处理后的初步稀疏速度分布的空间分布位置构建时间序列下血管内规则速度矢量坐标集，作为下述物理信息神经网络的训练样本集，构建物理信息神经网络，并采用训练样本集对其进行训练，训练后的物理信息神经网络输出血流动力学基本参量的最优预测结果；解决了传统超声图像测速方法所估计血流速度分布稀疏和分辨率低的问题，并根据血管内微泡分布位置直接地重建血管内血流压力场而无需提供形态结构及边界条件，缩短了计算时间。
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公开(公告)号：CN117036201A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311132225.8
申请日：2023-09-04
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种新型超声微小血流成像杂波抑制增强方法及系统，经过多角度复合波束合成获得超声原始图像序列正交解调数据；根据组织、血流和噪声的时空特性不同，构建低秩稀疏三维全变分鲁棒主成分分析(3DTV‑RPCA)理论模型，利用血流信号的稀疏特性和连续特性进行约束，以提高血流的提取能力，增强对杂波的抑制效果；根据理论模型构建增广拉格朗日函数，采用交替方法乘子法(ADMM)获得经过杂波抑制增强后的超声微小血流信号，从而获得超声微小血管成像及血流速度图。该方法通过对微弱血流信号的稀疏性和连续性进行强约束，提升超声微小血流成像的灵敏度，能够有效抑制噪声、伪影等杂波干扰，提高了超声微小血流成像的图像质量。
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公开(公告)号：CN116030157A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310182734.5
申请日：2023-02-28
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种用于超声微小血流成像的四维杂波抑制方法及系统，属于超声成像领域。该方法应用于基于时间累积的多帧多角度平面波传输且波束合成后的四维数据集合，利用角相干性原理，即主瓣分量在角空间具有高相干性而旁瓣分量相反，采用高阶奇异值分解进行杂波抑制。基于角度的四维杂波滤波方法扩展了数据维度(增加了特征空间)，增加了信息量，有利于血流的分离，可以以较少的帧数有效抑制杂波，能够在小的数据集合中有效提高微小血流成像质量，所需的多角度数据量较小，计算成本较低，解决现有技术中存在的问题。
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公开(公告)号：CN118981985A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411066013.9
申请日：2024-08-05
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F30/28 , A61B8/06 , A61B8/08 , G06T3/4053 , G06T7/00 , G06V10/774 , G06F17/13 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种超时空分辨率血流速度场和压力场分析方法及系统，属于超声医学图像处理技术领域，该方法根据目标对象的超声超分辨血管结构图和血流速度图，提取血管边界的几何特征和血管内的时序下空间坐标点集合构成坐标数据集，将高分辨率瞬时速度矢量与血流动力学模拟值进行数据同化并构建辅助数据集；构建物理信息神经网络，将坐标数据集和辅助数据集作为训练数据集，对物理信息神经网络进行迭代训练，迭代优化后得到估计超分辨血流速度场和压力场的物理信息神经网络的最优模型，根据物理信息神经网络的最优模型预测瞬时超分辨率血流速度场和压力场，而无需其它约束条件；该方法本解决了超声超分辨成像过程中，估计速度场的时间和空间分辨率低的问题，实现快速超时空分辨率血流速度场和压力场的计算。
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公开(公告)号：CN118521479A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410648176.1
申请日：2024-05-23
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06T3/4053 , G06T5/70 , G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种超声微血管超分辨成像方法及相关设备，首先根据微泡的亚像素定位点建立微泡的运动先验信息学习模型，再通过使用广义标签多重伯努利滤波器降低运算复杂度，并获取微泡线性运动轨迹，利用基数概率假设密度滤波器推断杂波率，使用无迹卡尔曼模型进一步更新微泡的运动轨迹，然后使用无迹RTS平滑器平滑微泡轨迹，最后将所有微泡轨迹叠加，相比于现有的微泡跟踪算法，能够在较高的微泡浓度实现良好的微泡跟踪性能，并在采集帧率降低时保持SRUS的图像质量，同时能够实现对高度弯曲血管的重建，提高了SRUS的分辨率与流速估计的精度。
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