彩色超聲血流成像中雜波抑制方法

第1章 緒論
1．1 醫(yī)學(xué)血流檢測的意義與背景
1．2 彩色血流成像基礎(chǔ)
1．3 超聲彩色血流檢測技術(shù)困難與現(xiàn)狀
1．4 本書研究內(nèi)容
第2章 基于松弛算法的參數(shù)化雜波抑制方法
2．1 引言
2．2 參數(shù)化血流信號提取方法回顧
2．3 松弛算法與血流信號提取方法
2．4 仿真與討論
2．5 本章小結(jié)
第3章 基于改進(jìn)特征分解的雜波抑制方法
3．1 引言
3．2 雜波濾波器回顧
3．3 基于雙線性模型描述下的Hankel框架
3．4 基于向前向后平滑子序列的框架
3．5 仿真與討論
3．6 本章小結(jié)
第4章 基于回歸聚合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的雜波抑制方法
4．1 引言
4．2 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解
4．3 聚合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解
4．4 回歸模型描述下的聚合模態(tài)分解
4．5 基于回歸聚合模態(tài)分解的雜波濾波器設(shè)計(jì)
4．6 本章小結(jié)
第5章 彩色血流成像計(jì)算復(fù)雜度與實(shí)驗(yàn)研究
5．1 引言
5．2 血流信號提取方法比較
5．3 實(shí)驗(yàn)研究
5．4 本章小結(jié)
第6章 雜波抑制在先進(jìn)醫(yī)學(xué)超聲成像技術(shù)的應(yīng)用
6．1 提高前端集成度的關(guān)鍵技術(shù)
6．2 提高超聲圖像質(zhì)量的新技術(shù)
6．3 挖掘超聲系統(tǒng)有效診查信息的新技術(shù)
6．4 提供輔助醫(yī)療診斷的新技術(shù)
6．5 醫(yī)療超聲成像產(chǎn)品的研制內(nèi)容
第7章 總結(jié)與展望
7．1 總結(jié)
7．2 研究展望
參考文獻(xiàn)