超声成像

Matlab超声成像波束合成工具箱Beamformation Toolbox。本目录包含用于超声成像的工具箱。当前目录包括：文档目录（PDF、HTML格式）、bft_*.m文件集、示例目录、C文件目录和头文件目录。

医学超声成像领域中，编码激励技术的应用日益广泛。这种技术不仅提升了图像分辨率和信噪比，还在临床诊断中展示了显著的潜力。通过引入新的信号编码方法，研究者们能够更精确地获取人体组织的结构和功能信息，从而推动了超声成像技术的进步和应用。

这份资源探讨了如何利用MATLAB实现三维超声成像和图像处理技术。它涵盖了从数据采集到图像渲染的各个方面，并深入讲解了相关的算法和MATLAB代码实现。

这段代码实现了P4-1-FAPI，这是一种针对 Verasonics Vantage Research 超声系统上的 P4-1 相控阵换能器优化的多角度平面波超声对比成像序列。 代码原理: 该序列基于 Verasonics 提供的 Flash-angles 方法，这是一种具有多个转向角的平面波成像方法。 为了实现对比度成像，在闪光角方法的基础上实施了脉冲反转，并根据经验对微泡成像的变量进行了优化。 使用方法: 确保您的计算机上安装了 Vantage Verasonics 系统、Matlab 以及 Verasonics 提供的 Matlab 脚本包。 打开 Matlab 并将包含所有 Verasonics 脚本的 Vantage 文件夹设置为您的主文件夹。 通过运行 setupP4-1FAPI 脚本创建 P4-1FAPI.mat 文件。 将创建的 mat 文件放置在名为“matfiles”的文件夹中。 运行 VSX。

StyleGAN2 生成乳腺超声图像数据集，用于 AI 诊断成像的监督训练 本研究利用 StyleGAN2 生成合成乳腺超声图像，构建用于 AI 诊断成像监督训练的数据集。 数据集构建流程： 影像准备: 将乳腺超声图像分为训练集和测试集。测试集包含 150 张良性和恶性图像，其余图像随机分配到训练集。图像格式：BMP 用于分类，PNG 用于图像生成。所有图像尺寸为 256x256。理想情况下，图像数量应达到 10,000 张以上，但 1,000 张以上即可进行合成。 使用 InceptionResNetV2 训练真实图像: 利用真实图像训练 InceptionResNetV2 模型。 通过 StyleGAN2 生成合成图像: 利用 StyleGAN2 生成合成乳腺超声图像。 基于训练好的真实图像模型选择合成图像: 使用训练好的 InceptionResNetV2 模型筛选高质量的合成图像。 使用合成图像训练 InceptionResNetV2： 利用筛选后的合成图像训练 InceptionResNetV2 模型。 InceptionResNetV2 测试及模型比较: 使用测试集评估 InceptionResNetV2 模型，并进行统计分析比较不同模型的性能。 图 1. 整体工作流程图

聚束SAR（Synthetic Aperture Radar）成像技术在雷达成像领域具有重要应用，其成像指标包括分辨率、覆盖范围和数据处理速度等关键参数。聚束SAR成像技术通过合成孔径雷达技术实现高分辨率的地面目标探测，广泛应用于地质勘探、环境监测和灾害评估等领域。

超声波时延信号分析任务报告详细要求可参见《685505869_1_过程参数检测作业2.doc》。以下为文件内容摘要：1) 假设超声波顺流传播信号（Sensor1发射，Sensor2接收）可表达为：MHz（超声波频率），秒，信号长度为秒。对信号进行Matlab采样，采样频率为1GHz下的波形；2) 超声波逆流传播信号（Sensor2发射，Sensor1接收）可视为顺流传播信号的延时版本，延时为逆流信号与顺流信号间的时间差。详细数学符号请参考doc文件。

超声数据采集技术涉及数据从超声换能器传输至TDS2014C示波器，然后集成至MATLAB分析。

ReadSTP 允许您从分子成像原子力显微镜 (AFM) 文件中提取选定的数据缓冲区，并将数据加载到 MATLAB 矩阵中，方便后续分析和处理。

关于我：你好，我是TY，毕业于梨花女子大学，主修机械与生物医学工程，辅修计算机科学工程。我对深度学习、机器学习、计算机视觉和自然语言处理等领域特别感兴趣。在技术博客和GitHub上分享我的研究成果和项目经验。我曾获得多个奖项，包括2020年ICT Kok AI Contest的二等奖和2020年KISTI研究数据• AI分析应用大赛的二等奖。持有ADsP（高级数据分析半专业）证书。