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基于先验估计和相关相位的实时超声弹性成像
基于互相关技术的经典超声弹性成像算法,采用启发式穷举搜索和插值法来提高成像速度和位移估计精度,但实时性和估计精度有限.本研究提出一种新算法,在运动追踪阶段使用先验估计加速追踪收敛速度,然后使用复互相关函数的相位进行亚采样点级精度位移估计,避免了启发式穷举搜索以及插值法所带来的较大计算代价.仿真和体模实验表明,新算法与经典的互相关形变估计算法相比,不仅成像速度大大提高,而且形变估计精度也有显著改善.以仿真的1％应变为例,抛物线插值法生成的弹性图像SNRe为4.8,而新算法生成的弹性图SNRe为11.3.结果证明提出的新算法是一种正确可行的高精度实时超声弹性成像方法.
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新技术变革电子游戏及跌倒监测
美国麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的研究人员日前研发了一项新技术，可以实现高度精确的三维运动追踪。
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超声斑点追踪技术评价左心室局部功能的进展
超声斑点追踪是近年来发展起来的一项新技术,其原理为超声成像过程中入射超声波与心肌组织之间发生散射、反射等作用而在图像上形成"斑点"回声,心肌组织中含有众多均匀分布的斑点回声,也称为自然声学标志,每个斑点的大小约为20～40像素,其位置随着心肌的运动而发生改变,通过追踪这些与心肌组织同步运动的自然声学标志可以获得心动周期中心肌组织的运动信息[1].在二维超声图像上勾画出感兴趣区心肌节段后,室壁运动追踪软件可以逐帧追踪心动周期中声学斑点的运动轨迹,通过定量分析获取心肌的运动信息[2].由于心肌运动的三维性,目前人们正在应用三维超声斑点追踪技术研究心脏各节段的运动,以更准确全面地反映心脏的运动状况.
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视觉运动追踪的加工过程
视觉运动追踪是运动知觉研究的一个重要领域.通过构建视觉运动追踪的过程模型和分析每个阶段的认知加工任务,可以帮助人们认识运动物体识别的本质.视觉运动追踪包括目标获取和运动追踪两个加工过程:目标获取阶段的主要任务是将目标与背景分离,集中注意力加工追踪目标；运动追踪阶段的主要任务是启动平滑追踪眼动和追赶性眼跳,并发挥行为水平、眼动水平和神经活动水平的预测机制.目标获取同时受背景和目标的运动特征和身份特征影响；运动追踪系统发挥预测机制的基础是客体表征连续性,而客体表征连续性的建立同时依赖于目标时空属性和身份特征的编码加工.因此,视觉运动追踪是视觉系统对客体运动信息和身份语义信息整合的结果.其中,客体运动信息的加工特性已经获得了比较广泛的研究,而语义信息加工机制还有待进一步加强.
