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目的 针对用于监测微波热疗凝固区域的超声回波信号信噪比较低,强反射点较多,难以定位凝固区域边缘的特点,研究了一种基于小波分解的去噪方法.方法 在理论分析的基础上,对超声回波信号进行小波分解,根据不同频段信号的特征,进行局部分层小波阈值去噪,再通过小波重构得到去噪后的超声回波信号.结果 对比硬阈值去噪、软阈值去噪和本文所采用方法的效果,探讨了利用本文算法进行凝固区域边缘识别的可行性.结论 局部分层小波去噪算法可有效抑制噪声,保留信号的细节特征,达到优化超声回波信号的目的. 相似文献
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热疗过程中对组织温度进行实时无创监测是近年来研究的热点和难点.本文对新鲜离体猪肝进行水浴加热实验并采集超声图像;分析了固定感兴趣区域数字减影图像的灰度直方图、灰度共生矩阵和灰度-梯度共生矩阵特征参数与温度的相关性.分析结果表明,其中灰度均值、灰度标准差、灰度熵;4个方向(0°,45°,90°,135°)上的角二阶矩、对比度、逆差矩、相关;灰度分布不均匀性、能量、混合熵、惯性在26~45℃范围内与温度具有较高的相关性.以上11个图像特征可为选择测温模型参数提供参考,并有望应用于组织高温热疗凝固区检测等实际问题. 相似文献
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