用于连接B超、X光机、CT、MR、各种窥镜、电子阴道镜等视频接口。电子阴道镜系统、超声医学影像系统、彩超医学影像工作站、内镜影像工作站、肛肠工作站等prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" 通用功能 　 　图像实时动态伪彩色显示，可实现彩色和灰度图像之间的转换。 　 　软件可以存储常用信息模板，如医生姓名、科室、部位、诊断结论等方便以后输入。 　 　支持双屏显示、全屏显示。 　 　支持脚踏开关采集图像。 　 　可调整影像的窗宽、窗位/亮度、对比度，可预设窗宽、窗位。 　 　影像局部放大，自由缩放，影像采集

超声电机是一种基于压电陶瓷逆压电效应的新型电机。与一般电磁电机相比，超声电机能直接输出低转速大力矩，且瞬态响应快（可达ｍｓ量级）、定位精度高（可达ｎｍ量级），非常适合取代传统的伺服电机及步进电机。目前超声电机已广泛应用于照相机及摄像机的自动调焦系统，而且在精密仪器以及航空航天领域也有许多应用。 尽管超声电机具有很多优点，但由于超声电机对于驱动信号有着较高的要求，所以目前国内外开发的超声电机的驱动及控制电路普遍存在电路体积大、控制性能单一等问题。大多数超声电机的控制特性研究还是基于与超声电机配套的普通驱动电路，难以利用计算机方便地进行超声电机的控制特性研究。 针对上述问题，应用目前市面上流行

利用瑞利积分和pencil法仿真相控阵超声信号

为了通过声辐射力脉冲（ARFI）弹性成像技术评估偏瘫患者的腓肠肌/比目鱼肌和肱二头肌肱肌的刚度，招募了中风后偏瘫的60例患者。 收集基线数据，包括年龄，性别，体重指数，受教育程度，显性面，患侧，中风后时间，中风病因。 所有患者在治疗前和治疗后均采用Broonstroom分期，改良的Ashworth痉挛量表和功能独立性量表进行评估。 该患者分为3组：1）神经肌肉电刺激组，2）康复组，3）神经肌肉电刺激+康复组。 受影响和未受影响的侧二头肌和腓肠肌，使用ARFI弹性成像测量来测量厚度和弹性值。 另外，在治疗之前和之后，测量所有患者的长度和厚度。 在60名受试者中，女性为28名（46.7％），男性为32名（53.3％），平均年龄为58.42±9.03岁。 就Brunstroom分期而言，治疗后上肢和下肢之间存在显着差异。 就改良的Ashworth量表而言，仅在治疗后下肢才有显着差异。 当与患侧/未患侧进行比较时，在治疗前后，三组内侧腓肠肌和外侧腓肠肌的测量值均存在显着差异。 需要对更多患者进行更长时间的进一步研究，以阐明肌肉硬度与痉挛程度之间的关系。

基于STC89C52的超声波测距锁存器\基于STC89C52的超声模块波测距

利用各向异性扩散方法对超声图像去噪的四篇论文以及matlab代码，希望对你有用。 speckle reducing 四篇文章目录 [1] P. Perona and J. Malik. Scale-space and edge detection using anisotropic diffusion.IEEE Trans. 1990. [2] Y. Yu and S.T. Acton, Speckle reducing anisotropic diffusion,IEEE Trans. 2002 [3] S. Aja‐Fernandez, C. Alberola Lopez, On the Estimation of the Coefficient of Variation for Anisotropic Diffusion Speckle Filtering, IEEE Trans. 2006. [4] Karl Krissian,Oriented Speckle Reducing Anisotropic Diffusion,IEEE TRANS 2007

大牛集成了200多篇医学超声图像分割方面的论文，写的一篇综述，绝对有参考价值！

自己空闲时编的一个小的程序代码。使用的是52芯片，把HC-SR04超声波测得的距离通过无线NRF24L01发送给另一块单片机上，并通过LCD1602显示出来测得的超声波距离。大神勿喷！！！！

找出总体趋势超声图像中的斑点降噪”，作者：Juan L. Mateo a, Antonio 费尔南德斯-卡瓦列罗 a,b,*; 发表于 Expert Systems with Applications 36 (2009) 7786-7797。 [ http://www.researchgate.net/publication/222566794_Finding_out_general_tendencies_in_speckle_noise_reduction_in_ultrasound_images ] 摘要：本文调查和汇编了一些主要用于平滑或抑制超声图像中散斑噪声的技术。 有了这些信息，就可以根据一项实验对所有研究方法进行比较，并使用质量指标来测试其性能并显示每种方法可以带来的好处。 为了测试这些方法，创建了一个合成的、无噪声的肾脏图像，然后使用 Field II 程序进行模拟以破坏

医学超声液性病变图像多见数个无回声区，呈“蜂窝状”，边界不清晰，为了清晰地提取医学超声液性病变图像的边缘，进一步为临床诊断提供可靠依据，在此将几种不同的边缘检测算法应用于医学超声液态病变图像中，经实验结果得出，经典的边缘检测算法不能很好地提取图像的边缘，而基于Snake模型的边缘检测算法，人为设定边缘控制点，智能动态调整曲线，获得了很好的边缘提取效果，具有很高的临床应用价值。