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壁滤波文献资料
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基于低秩理论的超声血流壁滤波器
传统的超声血流壁滤波器采用单一的截止频率,对于心跳、呼吸等因素所产生的不同组织运动滤波效果不佳.提出一种基于低秩理论的超声血流壁滤波方法.通过分析超声血流的特点,将其公式化并建立低秩模型,模型包括一个矩阵秩的小化和一个稀疏矩阵问题.松弛后转化为小化核范数与1范数的线性组合,成为凸优化可解问题,从而实现低秩滤波.这种滤波的创新性在于它是自适应的,同时考虑了信号的低秩性与稀疏性两个特点,通过线性组合使得滤波效果达到优.通过低秩滤波,超声血流仿真数据得到更加精确的血流信号.对比传统的FIR滤波,分别采用12阶、56阶和92阶的FIR滤波器,得到血流信号对比实际仿真数据的RMS误差分别约为34％、16％和12％,而低秩滤波的RMS误差则低于0.001％.低秩滤波相比传统FIR滤波,不仅提高了精度,而且滤波后的信号长度不会损失.但是低秩模型计算过于复杂,因此目前还很难应用在实时的超声系统中.
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一种用于血流互相关估计的自适应杂波抑制算法
基于血流时域互相关估计的基本原理,提出了一种自适应杂波抑制算法.它依据回波分割数据段内平均功率的大小来选择合适的壁滤波器阶次,从而保证了各被测部位的滤波效果均能达到优.仿真结果表明,与传统的方法相比,该算法能够更加准确、可靠地检测血流信息.另外,该算法运算过程简单,易于实现,具有重要的实用价值.
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回归型壁滤波器引起血流参数估计偏差的一种补偿方法
壁滤波是彩色血流成像系统中一项非常重要的技术,但是任何壁滤波器都会对血流参数的估计引入偏差.本研究针对回归型壁滤波器的特点,提出了一种简单、有效的偏差补偿方法.仿真实验表明,该方法能够取得较好的补偿效果,而且信噪比越小,补偿效果越明显.
