【摘 要】
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针对合成孔径连续声束合成(SASB)算法渡越时间存在误差,会带来严重伪影的问题,提出线性约束最小方差(MV)准则和SASB算法相结合的内镜超声成像(SASB-MV)算法。该算法首先对各个虚拟源点进行固定聚焦,获取成像点的超声回波信号矢量,根据成像点的超声回波信号矢量构建样本协方差矩阵;然后由线性约束最小方差准则构建权值矢量;最后,通过权值矢量和超声回波信号矢量得到成像点的高分辨率回波信号值。在Fi
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针对合成孔径连续声束合成(SASB)算法渡越时间存在误差,会带来严重伪影的问题,提出线性约束最小方差(MV)准则和SASB算法相结合的内镜超声成像(SASB-MV)算法。该算法首先对各个虚拟源点进行固定聚焦,获取成像点的超声回波信号矢量,根据成像点的超声回波信号矢量构建样本协方差矩阵;然后由线性约束最小方差准则构建权值矢量;最后,通过权值矢量和超声回波信号矢量得到成像点的高分辨率回波信号值。在FiledⅡ中进行散射点仿真实验和圆形暗斑仿真实验。实验结果表明本文算法的横向分辨率相比动态接收聚焦算法(D
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