CN102289790A - 一种超声心动图粒子图像测速速度场修正方法 - Google Patents

一种超声心动图粒子图像测速速度场修正方法 Download PDF

Info

Publication number
CN102289790A
CN102289790A CN201110169616A CN201110169616A CN102289790A CN 102289790 A CN102289790 A CN 102289790A CN 201110169616 A CN201110169616 A CN 201110169616A CN 201110169616 A CN201110169616 A CN 201110169616A CN 102289790 A CN102289790 A CN 102289790A
Authority
CN
China
Prior art keywords
velocity
partiald
velocity field
psi
field
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201110169616A
Other languages
English (en)
Other versions
CN102289790B (zh
Inventor
谷延锋
崔兆宇
于潇
王岚峰
修春红
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Harbin Institute of Technology
Original Assignee
Harbin Institute of Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Harbin Institute of Technology filed Critical Harbin Institute of Technology
Priority to CN 201110169616 priority Critical patent/CN102289790B/zh
Publication of CN102289790A publication Critical patent/CN102289790A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN102289790B publication Critical patent/CN102289790B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)

Abstract

一种超声心动图粒子图像测速速度场修正方法,它涉及速度场修正方法。本发明解决了解决现有超声医学图像进行噪声抑制的方法中空域滤波法会引起图像模糊和细节丢失、小波变换法对超声图像的乘性噪声效果不佳及各向异性扩散降噪法算法难度大的技术问题。方法:1、读入t时刻的超声心动图的初始速度场;2、计算各速度矢量对应的协方差矩阵;3、对各速度矢量进行各向异性扩散;4、各速度矢量进行中值滤波;5、各速度矢量移流计算;6、判断是否是最后的循环;如果是,则执行步骤9的结束;如果不是,则执行步骤7的计算下一循环的初始速度场;步骤8、令循环次数加1后,返回至步骤2;本方法能保持速度场细节,可对各种粒子图像测速场进行处理。

Description

一种超声心动图粒子图像测速速度场修正方法
技术领域
本发明涉及速度场修正方法。
背景技术
超声心动图粒子图像测速技术是一种新兴的医学诊断方法,应用于对心腔内血流流场的成像观察。由于超声成像的物理原因,相干波叠加形成的散斑噪声严重影响了成像质量,尤其是使速度场的提取变得十分困难,降低了血流速度场的定量分析精度,限制了粒子图像测速在超声心动图临床诊断中的进一步应用。对超声心动图粒子图像测速速度场进行修正处理,可以为定量分析等后续处理提供更有利的条件,提高诊断的准确性。因此,研究对超声心动图粒子图像测速速度场的修正,有助于提高临床诊断的准确性,具有重要的意义。
超声心动图粒子图像测速的基本原理是基于灰度互相关的匹配算法。其应用的主要弊端是在超声图像特有的乘性噪声下导致匹配错误率很高,从而导致匹配后得到的速度矢量场杂乱无章,难以探寻其中的规律。从目前在该领域内对超声医学图像进行噪声抑制的方法来看,主要有空域滤波、小波变换和各向异性扩散算法。空域滤波主要指邻域平均和中值滤波等,本质是根据像素点邻域窗口信息计算出一个新值来取代原值,在去噪同时会引起图像模糊和细节丢失。小波变换法是将超声图像变换到小波域,通过阈值法去除某些小波系数,再逆变换以去除噪声,但该方法对加性噪声更有效,对于超声图像的乘性噪声效果不佳。各向异性扩散降噪使用选择性扩散方式,在图像的噪声处有较大的扩散系数,有利于图像的平滑,而在边缘处有较小的扩散系数,保持了图像的细节,但超声图像中,由于乘性噪声的影响,难以从灰度变化上准确的区分图像的边缘和噪声,加大了算法的难度。
发明内容
本发明是为了解决现有超声医学图像进行噪声抑制的方法中空域滤波法会引起图像模糊和细节丢失、小波变换法对超声图像的乘性噪声效果不佳及各向异性扩散降噪法算法难度大的技术问题,而提供一种超声心动图粒子图像测速速度场修正方法。
本发明的一种超声心动图粒子图像测速速度场修正方法按以下步骤进行:
步骤一:用超声仪器检测超声心动图,然后读入用粒子图像测速法(Particle ImageVelocimetry)测量的t时刻的超声心动图的初始速度场
Figure BDA0000070326440000011
该初始速度场u1由m×n个网格组成,每个网格中有一个速度矢量
Figure BDA0000070326440000012
其中1≤i≤m,1≤j≤n;用k表示循环次数,K为循环次数的最大值,K为3~5;初始化k=1;
步骤二:计算初始速度场
Figure BDA0000070326440000021
中2≤i≤m-1且2≤j≤n-1的各个速度矢量
Figure BDA0000070326440000022
对应的协方差矩阵Sc,其中, S c = ψ xx ψ xy ψ yx ψ yy , ψ xx = ∂ 2 u x ∂ x 2 , ψ yy = ∂ 2 u y ∂ x 2 , ψ xy = ∂ 2 u x ∂ x ∂ y , ψ yx = ∂ 2 u y ∂ y ∂ x ; ux为速度矢量
Figure BDA0000070326440000028
在x轴方向上的分量,uy为速度矢量在y轴方向上的分量;
步骤三:以步骤二中得到的协方差矩阵作为扩散核,对初始速度场中2≤i≤m-1且2≤j≤n-1的各个速度矢量分别按
u 2 k ( i , j ) = Σ - 1 ≤ α ≤ 1 - 1 ≤ β ≤ 1 u 1 k ( i + α , j + β ) exp [ - ( α , β ) T · S c - 1 · ( α , β ) ] Σ - 1 ≤ α ≤ 1 - 1 ≤ β ≤ 1 exp [ - ( α , β ) T · S c - 1 · ( α , β ) ] 进行各向异性扩散,得到速度场
Figure BDA00000703264400000213
α、β为整数;Sc指步骤二中计算得到的
Figure BDA00000703264400000214
对应的扩散核,即协方差矩阵;
Figure BDA00000703264400000215
为Sc的逆阵;(α,β)T为向量(α,β)的转置;
步骤四、对步骤三得到的速度场
Figure BDA00000703264400000216
中各速度矢量
Figure BDA00000703264400000217
实施中值滤波,中值滤波的范围是当前计算点的3×3邻域,得到速度场
Figure BDA00000703264400000218
步骤五:将步骤四的速度场
Figure BDA00000703264400000219
中各速度矢量
Figure BDA00000703264400000220
进行移流计算,反推出Δt时刻前该速度矢量所在的位置以及在该位置的速度值
Figure BDA00000703264400000221
再用这个速度矢量值替代
Figure BDA00000703264400000222
得到末态速度矢量
Figure BDA00000703264400000223
从而得到末态速度场
Figure BDA00000703264400000224
其中Δt为时间间隔,Δt取1/300秒~1/30000秒;
步骤六:判断k=K是否成立,如果否,执行步骤七;如果是,执行步骤九;
步骤七:按
Figure BDA00000703264400000225
计算第k+1次循环的初始速度场
Figure BDA00000703264400000226
ε为比例系数,取0.05~0.15;
步骤八;令k加1,执行步骤二;
步骤九:结束。
本发明吸收了光流场处理中Navier-Stokes方程的优点,同时继承了各向异性扩散能够保持图像细节的特点,不会引起图像模糊和细节丢失,而且排除了超声图像固有的噪声影响,可以从定性和定量上更加准确地分析流场的整体趋势和具体参数指标,算法简单。本发明可广泛适用于各种需要对粒子图像测速速度场进行处理的场合。
附图说明
图1是具体实施方式一的流程图;图2是具体实施方式三中称移计算的图解图;图3是具体实施方式三中双线性插值法图解图;图4是具体实施方式四中步骤二中速度场的网格示意图;图5是具体实施方式四中t时刻的超声心动图的血流速度初始速度场图;图6是具体实施方式四中经修正后的血流速度速度场图;图7是具体实施方式五中经修正后的血流速度速度场图。
具体实施方式
具体实施方式一:(请参考附图1)本实施方式的一种超声心动图粒子图像测速速度场修正方法按以下步骤进行:
步骤一:用超声仪器检测超声心动图,然后读入用粒子图像测速法(Particle ImageVelocimetry)测量的t时刻的超声心动图的初始速度场
Figure BDA0000070326440000031
该初始速度场u1由m×n个网格组成,每个网格中有一个速度矢量
Figure BDA0000070326440000032
其中1≤i≤m,1≤j≤n;用k表示循环次数,K为循环次数的最大值,K为3~5;初始化k=1;
步骤二:计算初始速度场中2≤i≤m-1且2≤j≤n-1的各个速度矢量对应的协方差矩阵Sc,其中, S c = ψ xx ψ xy ψ yx ψ yy , ψ xx = ∂ 2 u x ∂ x 2 , ψ yy = ∂ 2 u y ∂ x 2 , ψ xy = ∂ 2 u x ∂ x ∂ y , ψ yx = ∂ 2 u y ∂ y ∂ x ; ux为速度矢量
Figure BDA00000703264400000310
在x轴方向上的分量,uy为速度矢量
Figure BDA00000703264400000311
在y轴方向上的分量;
步骤三:以步骤二中得到的协方差矩阵作为扩散核,对初始速度场
Figure BDA00000703264400000312
中2≤i≤m-1且2≤j≤n-1的各个速度矢量
Figure BDA00000703264400000313
分别按
u 2 k ( i , j ) = Σ - 1 ≤ α ≤ 1 - 1 ≤ β ≤ 1 u 1 k ( i + α , j + β ) exp [ - ( α , β ) T · S c - 1 · ( α , β ) ] Σ - 1 ≤ α ≤ 1 - 1 ≤ β ≤ 1 exp [ - ( α , β ) T · S c - 1 · ( α , β ) ] 进行各向异性扩散,得到速度场
Figure BDA00000703264400000315
α、β为整数;Sc指步骤二中计算得到的对应的扩散核,即协方差矩阵;
Figure BDA00000703264400000317
为Sc的逆阵;(α,β)T为向量(α,β)的转置;
步骤四、对步骤三得到的速度场
Figure BDA0000070326440000041
中各速度矢量
Figure BDA0000070326440000042
实施中值滤波,中值滤波的范围是当前计算点的3×3邻域,得到速度场
Figure BDA0000070326440000043
步骤五:将步骤四的速度场中各速度矢量
Figure BDA0000070326440000045
进行移流计算,反推出Δt时刻前该速度矢量所在的位置以及在该位置的速度值,再用这个速度矢量值替代
Figure BDA0000070326440000046
得到末态速度矢量
Figure BDA0000070326440000047
从而得到末态速度场
Figure BDA0000070326440000048
其中Δt为时间间隔,Δt取1/300秒~1/30000秒;
步骤六:判断k=K是否成立,如果否,执行步骤七;如果是,执行步骤九;
步骤七:按计算第k+1次循环的初始速度场
Figure BDA00000703264400000410
ε为比例系数,取0.05~0.15;
步骤八;令k加1,执行步骤二;
步骤九:结束。
本实施方式吸收了光流场处理中Navier-Stokes方程的优点,同时继承了各向异性扩散能够保持图像细节的特点,不会引起图像模糊和细节丢失,而且排除了超声图像固有的噪声影响,可以从定性和定量上更加准确地分析流场的整体趋势和具体参数指标,算法简单。本实施方式可广泛适用于各种需要对超声粒子图像测速进行处理的场合。
具体实施方式二:本实施方式与具体实施方式一不同的是;步骤四中中值滤波时速度矢量的排序规则为边缘中值法或矢量中值法;其它与具体实施方式一相同。
本实施方式中边缘中值法是将速度矢量的各分量分别比较大小排序后,取各分量的中值得到的新矢量;而矢量中值法则是计算矢量与其3×3邻域内各矢量的欧式距离,根据欧式距离的大小进行排序。进行中值滤波是为了减小步骤三中对速度矢量实施各向异性扩散带来的局部误差。
具体实施方式三:本实施方式与具体实施方式一或二不同的是:步骤五中移流计算的方法如下:
移流计算的图解图如图2所示,当前时刻点a网格的速度矢量为
Figure BDA00000703264400000411
计算出在Δt时刻前该速度矢量所在的位置为b点,用双线性插值法计算b点处的速度矢量的值再将
Figure BDA00000703264400000413
赋给a网格中的速度矢量,即
Figure BDA00000703264400000414
双线性插值法计算b点处的速度矢量的值的方法如下:
双线性插值法图解如图3所示,将b点周围的四个速度矢量uA、uB、uC和uD所在的点联成一个正方形,四个顶点分别用A、B、C和D表示,其中fx=AP/AB,fy=FD/BD,则 u 3 k ( i , j ) ′ = ( 1 - f x ) f y · u A + f x f y · u B + ( 1 - f x ) ( 1 - f y ) · u C + f x ( 1 - f y ) · u D ; 其中
Figure BDA0000070326440000052
为b点处的速度矢量的值。其它与具体实施方式一或二相同。
本实施方式的移流是为了使速度矢量值更精确。
具体实施方式四:本实施方式的一种超声心动图粒子图像测速速度场修正方法按以下步骤进行:
步骤一:用超声仪器检测超声心动图,然后读入用粒子图像测速法(Particle ImageVelocimetry)测量的t时刻的超声心动图的初始速度场
Figure BDA0000070326440000053
该初始速度场u1由m×n个网格组成,每个网格中有一个速度矢量
Figure BDA0000070326440000054
其中,m=40,n=50,1≤i≤m,1≤j≤n;用k表示循环次数,K为循环次数的最大值,K为3;初始化k=1;
步骤二:计算初始速度场
Figure BDA0000070326440000055
中2≤i≤39且2≤j≤49的各个速度矢量
Figure BDA0000070326440000056
对应的协方差矩阵Sc,其中 S c = ψ xx ψ xy ψ yx ψ yy , ψ xx = ∂ 2 u x ∂ x 2 , ψ yy = ∂ 2 u y ∂ x 2 , ψ xy = ∂ 2 u x ∂ x ∂ y , ψ yx = ∂ 2 u y ∂ y ∂ x ; ux为速度矢量
Figure BDA00000703264400000512
在x轴方向上的分量,uy为速度矢量
Figure BDA00000703264400000513
在y轴方向上的分量;
步骤三:以步骤二中得到的协方差矩阵作为扩散核,对初始速度场中2≤i≤39且2≤j≤49的各个速度矢量
Figure BDA00000703264400000515
分别按
u 2 k ( i , j ) = Σ - 1 ≤ α ≤ 1 - 1 ≤ β ≤ 1 u 1 k ( i + α , j + β ) exp [ - ( α , β ) T · S c - 1 · ( α , β ) ] Σ - 1 ≤ α ≤ 1 - 1 ≤ β ≤ 1 exp [ - ( α , β ) T · S c - 1 · ( α , β ) ] 进行各向异性扩散,得到速度场
Figure BDA00000703264400000517
α、β为整数;Sc指步骤二中计算得到的
Figure BDA00000703264400000518
对应的扩散核,即协方差矩阵;为Sc的逆阵;(α,β)T为向量(α,β)的转置;
步骤四、对步骤三得到的速度场
Figure BDA00000703264400000520
中各速度矢量
Figure BDA00000703264400000521
实施中值滤波,中值滤波的范围是当前计算点的3×3邻域,得到速度场
Figure BDA00000703264400000522
步骤五:将步骤四的速度场
Figure BDA00000703264400000523
中各速度矢量
Figure BDA00000703264400000524
进行移流计算,反推出Δt时刻前该速度矢量所在的位置以及在该位置的速度值
Figure BDA0000070326440000061
再用这个速度矢量值替代
Figure BDA0000070326440000062
得到末态速度矢量
Figure BDA0000070326440000063
从而得到末态速度场
Figure BDA0000070326440000064
其中Δt为时间间隔,Δt取1/300秒;
步骤六:判断k=K是否成立,如果否,执行步骤七;如果是,执行步骤九;
步骤七:按
Figure BDA0000070326440000065
计算第k+1次循环的初始速度场
Figure BDA0000070326440000066
ε为比例系数,ε取0.10;
步骤八;令k加1,执行步骤二;
步骤九:结束。
本实施方式中步骤二中速度场的网格如图4所示, ψ xx = ∂ 2 u x ∂ x 2 , ψ yy = ∂ 2 u y ∂ x 2 , ψ xy = ∂ 2 u x ∂ x ∂ y , ψ yx = ∂ 2 u y ∂ y ∂ x 的计算方法如下:
ψ xy = ∂ 2 u x ∂ x 2 = u x ( i + 1 , j ) - 2 u x ( i , j ) + u x ( i - 1 , j )
ψ xx = ∂ 2 u x ∂ x 2 = u x ( i + 1 , j ) - 2 u x ( i , j ) + u x ( i - 1 , j )
ψ yy = ∂ 2 u y ∂ y 2 = u y ( i , j + 1 ) - 2 u y ( i , j ) + u y ( i , j - 1 )
ψ yx = ∂ 2 u y ∂ y 2 = u y ( i , j + 1 ) - 2 u y ( i , j ) + u y ( i , j - 1 )
本实施方式中步骤一用粒子图像测速法(Particle Image Velicimetry)测量的t时刻的超声心动图的血流速度初始速度场如图5所示,
经本实施方式的方法修正后,得到的超声心动图的血流速度速度场如图6所示,比较图5和图6可知,经过本实施方式的方法修正后,可以清楚看到血流的方向、涡流等局部特征。
具体实施方式五:本实施方式与具体实施方式四不同的是步骤五中的时间间隔Δt取1/30000。其它与具体实施方式四相同。
经本实施方式的方法修正后,得到的超声心动图的血流速度速度场如图6所示,比较图5和图7可知,经过本实施方式的方法修正后,可以清楚看到血流的方向、涡流等局部特征,图像清晰,细节保留,而且排除了超声图像固有的噪声影响,可以从定性和定量上更加准确地分析流场的整体趋势和具体参数指标,算法简单。

Claims (3)

1.一种超声心动图粒子图像测速速度场修正方法,其特征在于超声心动图粒子图像测速速度场修正方法按以下步骤进行:
步骤一:用超声仪器检测超声心动图,然后读入用粒子图像测速法测量的t时刻的超声心动图的初始速度场
Figure FDA0000070326430000011
该初始速度场u1由m×n个网格组成,每个网格中有一个速度矢量
Figure FDA0000070326430000012
其中1≤i≤m,1≤j≤n;用k表示循环次数,K为循环次数的最大值,K为3~5;初始化k=1;
步骤二:计算初始速度场
Figure FDA0000070326430000013
中2≤i≤m-1且2≤j≤n-1的各个速度矢量对应的协方差矩阵Sc,其中, S c = ψ xx ψ xy ψ yx ψ yy , ψ xx = ∂ 2 u x ∂ x 2 , ψ yy = ∂ 2 u y ∂ x 2 , ψ xy = ∂ 2 u x ∂ x ∂ y , ψ yx = ∂ 2 u y ∂ y ∂ x ; ux为速度矢量
Figure FDA00000703264300000110
在x轴方向上的分量,uy为速度矢量
Figure FDA00000703264300000111
在y轴方向上的分量;
步骤三:以步骤二中得到的协方差矩阵作为扩散核,对初始速度场
Figure FDA00000703264300000112
中2≤i≤m-1且2≤j≤n-1的各个速度矢量
Figure FDA00000703264300000113
分别按
u 2 k ( i , j ) = Σ - 1 ≤ α ≤ 1 - 1 ≤ β ≤ 1 u 1 k ( i + α , j + β ) exp [ - ( α , β ) T · S c - 1 · ( α , β ) ] Σ - 1 ≤ α ≤ 1 - 1 ≤ β ≤ 1 exp [ - ( α , β ) T · S c - 1 · ( α , β ) ] 进行各向异性扩散,得到速度场
Figure FDA00000703264300000115
α、β为整数;Sc指步骤二中计算得到的
Figure FDA00000703264300000116
对应的扩散核,即协方差矩阵;为Sc的逆阵;(α,β)T为向量(α,β)的转置;
步骤四、对步骤三得到的速度场
Figure FDA00000703264300000118
中各速度矢量
Figure FDA00000703264300000119
实施中值滤波,中值滤波的范围是当前计算点的3×3邻域,得到速度场
Figure FDA00000703264300000120
步骤五:将步骤四的速度场
Figure FDA00000703264300000121
中各速度矢量
Figure FDA00000703264300000122
进行移流计算,反推出Δt时刻前该速度矢量所在的位置以及在该位置的速度值
Figure FDA00000703264300000123
再用这个速度矢量值替代
Figure FDA00000703264300000124
得到末态速度矢量
Figure FDA00000703264300000125
从而得到末态速度场
Figure FDA00000703264300000126
其中Δt为时间间隔,Δt取1/300秒~1/30000秒;
步骤六:判断k=K是否成立,如果否,执行步骤七;如果是,执行步骤九;
步骤七:按
Figure FDA00000703264300000127
计算第k+1次循环的初始速度场
Figure FDA00000703264300000128
ε为比例系数,取0.05~0.15;
步骤八;令k加1,执行步骤二;
步骤九:结束。
2.根据权利要求1所述的一种超声心动图粒子图像测速速度场修正方法,其特征在于步骤四中中值滤波时速度矢量的排序规则为边缘中值法或矢量中值法。
3.根据权利要求1所述的一种超声心动图粒子图像测速速度场修正方法,其特征在于步骤五中移流计算的方法如下:当前t时刻速度矢量为
Figure FDA0000070326430000021
计算出在Δt时刻前该速度矢量所在的位置,并用双线性插值法计算该位置的速度矢量的值
Figure FDA0000070326430000022
再用
Figure FDA0000070326430000023
替代速度矢量
Figure FDA0000070326430000024
u 4 k ( i , j ) = u 3 k ( i , j ) ′ .
CN 201110169616 2011-06-22 2011-06-22 一种超声心动图粒子图像测速速度场修正方法 Expired - Fee Related CN102289790B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN 201110169616 CN102289790B (zh) 2011-06-22 2011-06-22 一种超声心动图粒子图像测速速度场修正方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN 201110169616 CN102289790B (zh) 2011-06-22 2011-06-22 一种超声心动图粒子图像测速速度场修正方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN102289790A true CN102289790A (zh) 2011-12-21
CN102289790B CN102289790B (zh) 2012-12-19

Family

ID=45336182

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN 201110169616 Expired - Fee Related CN102289790B (zh) 2011-06-22 2011-06-22 一种超声心动图粒子图像测速速度场修正方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN102289790B (zh)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102930511A (zh) * 2012-09-25 2013-02-13 四川省医学科学院(四川省人民医院) 一种基于灰阶超声图像的心脏流场速度矢量分析方法
CN104680564A (zh) * 2015-03-12 2015-06-03 北京航空航天大学 一种灰度增强层析piv重构方法、装置和设备
CN104915928A (zh) * 2014-03-12 2015-09-16 北京航空航天大学 一种基于本征正交分解的速度场坏矢量识别和修正方法
CN109157247A (zh) * 2018-08-20 2019-01-08 云南大学 一种最优帧间隔追踪估计的超声血流速度场测量
CN109219392A (zh) * 2016-03-15 2019-01-15 伦敦大学国王学院 用于压降估计的方法和系统
CN117422735A (zh) * 2023-12-13 2024-01-19 南方科技大学 粒子测速方法、粒子测速装置、电子设备及存储介质

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1598594A (zh) * 2003-09-18 2005-03-23 拉维视有限公司 在空间中确定三维速度场的方法
CN101324963A (zh) * 2008-07-24 2008-12-17 上海交通大学 基于静止图像的流体视频合成方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1598594A (zh) * 2003-09-18 2005-03-23 拉维视有限公司 在空间中确定三维速度场的方法
CN101324963A (zh) * 2008-07-24 2008-12-17 上海交通大学 基于静止图像的流体视频合成方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
高潮等: "PIV血流场显示测速技术", 《光电工程》 *

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102930511A (zh) * 2012-09-25 2013-02-13 四川省医学科学院(四川省人民医院) 一种基于灰阶超声图像的心脏流场速度矢量分析方法
CN102930511B (zh) * 2012-09-25 2015-06-03 四川省人民医院 一种基于灰阶超声图像的心脏流场速度矢量分析方法
CN104915928A (zh) * 2014-03-12 2015-09-16 北京航空航天大学 一种基于本征正交分解的速度场坏矢量识别和修正方法
CN104915928B (zh) * 2014-03-12 2018-02-06 北京航空航天大学 一种基于本征正交分解的速度场坏矢量识别和修正方法
CN104680564A (zh) * 2015-03-12 2015-06-03 北京航空航天大学 一种灰度增强层析piv重构方法、装置和设备
CN104680564B (zh) * 2015-03-12 2017-11-10 北京航空航天大学 一种灰度增强层析piv重构方法、装置和设备
CN109219392A (zh) * 2016-03-15 2019-01-15 伦敦大学国王学院 用于压降估计的方法和系统
CN109157247A (zh) * 2018-08-20 2019-01-08 云南大学 一种最优帧间隔追踪估计的超声血流速度场测量
CN109157247B (zh) * 2018-08-20 2021-03-26 云南大学 一种最优帧间隔追踪估计的超声血流速度场测量
CN117422735A (zh) * 2023-12-13 2024-01-19 南方科技大学 粒子测速方法、粒子测速装置、电子设备及存储介质
CN117422735B (zh) * 2023-12-13 2024-03-26 南方科技大学 粒子测速方法、粒子测速装置、电子设备及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN102289790B (zh) 2012-12-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102289790B (zh) 一种超声心动图粒子图像测速速度场修正方法
Tang et al. Wind turbine fault diagnosis based on Morlet wavelet transformation and Wigner-Ville distribution
WO2021088849A1 (zh) 一种超声成像方法、装置、可读存储介质及终端设备
CN106127711A (zh) shearlet变换和快速双边滤波器图像去噪方法
US11517289B2 (en) Method and apparatus for acquiring motion information
CN103380615A (zh) 图像放大装置及方法
CN102930511B (zh) 一种基于灰阶超声图像的心脏流场速度矢量分析方法
CN104188687A (zh) 基于超声回波射频信号的多普勒血流速度估测方法和系统
CN103473559A (zh) 基于nsct域合成核的sar图像变化检测方法
CN106154243A (zh) 海杂波Pareto分布模型的参数估计范围拓展方法
Wang et al. Sparsity enforced time–frequency decomposition in the Bayesian framework for bearing fault feature extraction under time-varying conditions
CN115797335A (zh) 用于桥梁振动测量的欧拉运动放大效果评估及优化方法
CN102841341B (zh) 一种脉冲雷达动目标检测方法
CN103870686B (zh) 一种基于信息融合的超声相控阵方法
Perdios et al. Deep learning based ultrasound image reconstruction method: A time coherence study
Cacko et al. Shear wave elastography implementation on a portable research ultrasound system: Initial results
CN103815932A (zh) 基于光流法和应变的超声准静态弹性成像方法
Jiang et al. Clutter filtering of angular domain data for contrast-free ultrafast microvascular imaging
Soylu et al. Circumventing the resolution-time tradeoff in ultrasound localization microscopy by velocity filtering
Khodayi-Mehr et al. Plane wave elastography: a frequency-domain ultrasound shear wave elastography approach
CN104318521A (zh) 多线性子空间学习的医疗图像去噪方法
Bayer et al. Two-dimensional simulations of displacement accumulation incorporating shear strain
Starkhammar et al. Scaled reassigned spectrograms applied to linear transducer signals
CN106805997B (zh) 一种弹性成像方法和装置
Xiao et al. Ultrasound shear wave phase velocity imaging using black-box system identification (BSI): a data-driven approach

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20121219