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公开(公告)号：CN1298290C
公开(公告)日：2007-02-07
申请号：CN200410070616.2
申请日：2004-07-23
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及超声弹性成像的平衡测压装置，属于生物组织基本力学属性的测量技术领域。该装置包括一块挤压平板、一个B型超声探头、N个压力传感器，N≥3，一个多通道数据采集卡和一台计算机；该B型超声探头和N个压力传感器安装在该挤压平板上并与该挤压平板的前表面齐平，该B型超声探头位于挤压板的中部，该N个压力传感器分布在该探头周围，每一个压力传感器的输出端与多通道数据采集卡的一个通道相连，该多通道数据采集卡插接在该计算机的主机板上。本发明利用多个压力传感器进行调整组织压缩的方向和压缩量的大小，以保证超声弹性成像的精度。
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公开(公告)号：CN1586410A
公开(公告)日：2005-03-02
申请号：CN200410070182.6
申请日：2004-08-06
Applicant: 清华大学
IPC: A61B8/08
Abstract: 本发明涉及一种变尺度的生物组织位移估计方法，属于超声弹性成像技术领域。本发明的方法为：第k条扫描线数据采用的尺度为T(k)；且如果M为奇数，T(k)满足T(1)＝T(M)＝Tmax，，当1≤k≤(M+1)/2时，T(k)随着k的增大而减小，当(M+1)/2≤k≤M时，T(k)随着k的增大而增大；如果M为偶数，T(k)满足T(1)＝T(M)＝Tmax，T(M/2)＝T(M/2+1)＝Tmin，当1≤k≤M/2时，T(k)随着k的增大而减小，M/2+1≤k≤M时，T(k)随着k的增大而增大；其中，Tmax和Tmin分别为变尺度方法的最大尺度和最小尺度。本发明可在保证了足够的组织位移估计精度的前提下，提高了纵向分辨率；同时减小组织横向位移对组织纵向位移估计的影响。
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公开(公告)号：CN1586407A
公开(公告)日：2005-03-02
申请号：CN200410070616.2
申请日：2004-07-23
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及超声弹性成像的平衡测压装置，属于生物组织基本力学属性的测量技术领域。该装置包括一块挤压平板、一个B型超声探头、N个压力传感器，N≥3，一个多通道数据采集卡和一台计算机；该B型超声探头和N个压力传感器安装在该挤压平板上并与该挤压平板的前表面齐平，该B型超声探头位于挤压板的中部，该N个压力传感器分布在该探头周围，每一个压力传感器的输出端与多通道数据采集卡的一个通道相连，该多通道数据采集卡插接在该计算机的主机板上。本发明利用多个压力传感器进行调整组织压缩的方向和压缩量的大小，以保证超声弹性成像的精度。
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公开(公告)号：CN119498891A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411360265.2
申请日：2024-09-27
Abstract: 公开了一种用于超声微小血流成像的在线杂波抑制方法及系统，包括基于超高速的超声采集，获取高帧频的超声图像，采用基于迭代再加权最小二乘的鲁棒主成分分析IRLS‑rPCA方法分别对组织信号和血流信号进行建模，构建在线IRLS‑rPCA杂波滤波器，基于所述在线IRLS‑rPCA杂波滤波器对所述超声图像进行处理，利用当前帧图像与已滤波的图像之间的时空相关性，通过在线计算的方式，进行杂波抑制，提取所述当前帧图像中的血流信号，进行超声微小血流成像，能够更契合超声高速采集、逐帧重建的机制，更易于实现超快速的微血流成像。
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公开(公告)号：CN116721026A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310627320.9
申请日：2023-05-30
Applicant: 无锡海斯凯尔医学技术有限公司 , 清华大学 , 广州医科大学附属第一医院(广州呼吸中心)
Abstract: 本发明涉及图像优化领域，具体涉及一种图像优化方法、装置、电子设备及存储介质。包括：获取待优化图像；对待优化图像进行保留边缘去噪处理，得到第一平滑图像，并对待优化图像进行去噪平滑处理，得到第二平滑图像；对第一平滑图像和第二平滑图像进行锐化处理，得到第一锐化图像；对第一锐化图像进行去噪处理以及锐化处理，生成第二锐化图像；对第二锐化图像进行平滑处理，得到第三平滑图像；对第三平滑图像进行亮度调节，得到优化后的优化图像。上述方法保证了得到的优化后的优化图像不仅清晰，噪声少，且亮度合适，保证了优化图像的质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106683180B
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201710000999.3
申请日：2017-01-03
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种图像处理方法及系统，该方法包括：针对待成像物体，采集多帧荧光二维图像数据；以所述荧光二维图像数据作为输入，利用扩散方程理论建立第一方程，所述第一方程用于描述所述待成像物体的荧光分子探针的真实目标分布与所述荧光二维图像数据的对应关系；采用预设求解方法对所述第一方程进行求解处理，以得到所述待成像物体的荧光分子探针的最终重建目标分布，所述最终重建目标分布用于描述所述待成像物体的荧光分子探针断层成像的三维重建结果。无需借助其他成像模态提供的辅助先验信息，大大降低了成像系统的成本和技术复杂度。
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公开(公告)号：CN108309251A
公开(公告)日：2018-07-24
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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公开(公告)号：CN106683180A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201710000999.3
申请日：2017-01-03
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种图像处理方法及系统，该方法包括：针对待成像物体，采集多帧荧光二维图像数据；以所述荧光二维图像数据作为输入，利用扩散方程理论建立第一方程，所述第一方程用于描述所述待成像物体的荧光分子探针的真实目标分布与所述荧光二维图像数据的对应关系；采用预设求解方法对所述第一方程进行求解处理，以得到所述待成像物体的荧光分子探针的最终重建目标分布，所述最终重建目标分布用于描述所述待成像物体的荧光分子探针断层成像的三维重建结果。无需借助其他成像模态提供的辅助先验信息，大大降低了成像系统的成本和技术复杂度。
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公开(公告)号：CN104688271B
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201510142749.4
申请日：2015-03-27
Applicant: 清华大学
IPC: A61B8/00
CPC classification number: G01S7/52023 , A61B8/145 , A61B8/5207 , G01S7/52025 , G01S7/52085 , G01S15/8997 , G06T11/003
Abstract: 本发明提供一种合成聚焦超声成像方法和装置。该方法包括：激励超声探头的多个阵元多次发射平面波，其中所述多个阵元每次发射平面波时的发射变迹与其元素成随机分布的测量矩阵中的相应行相对应；每发射一次平面波后，激励所述超声探头的所有阵元接收回波信号，以获得通道数据；根据通道数据集和所述测量矩阵，利用压缩感知重建算法恢复合成聚焦通道数据集；以及对所述合成聚焦通道数据集进行波束合成，以生成超声波图像。利用上述方法和装置所获得的超声波图像不仅具有很高分辨率；而且因为超声波的发射次数较少，每次发射能量高，因此图像还具有高帧频、高对比度的优点。
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公开(公告)号：CN1313054C
公开(公告)日：2007-05-02
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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