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ADMSS 是 Matlab:copyright: 软件包，它实现了最近发表的论文中描述的“基于超声图像散斑统计的带记忆的各向异性扩散滤波器”： · G. Ramos-Llorden 等人，“具有基于超声图像斑点统计的记忆的各向异性扩散滤波器”，IEEE 图像处理交易，第 24 卷，第 1 期，第 345,358 页，2015 年 1 月 DOI：10.1109/提示.2014.2371244 ADMSS 大大减轻了各向异性扩散滤波器的主要问题之一 [1]：由于扩散过程中局部结构定义丢失而导致的过度过滤效应。 这是通过包含以扩散张量微分延迟方程 (DDE) 形式实现的概率组织选择性记忆机制来实现的。 记忆在无意义区域被关闭，但在详细结构区域被激活，这种区分以贝叶斯概率方式进行。 结果，现在遵循时间沃尔泰拉方程的扩散通量在时间上被正则化，并且通过赋予初始扩散通量比瞬时扩散通量更重要的重要性，仅在详细区域中跟踪

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ISBI 2011 文章“A STRAIN-BASED ULTRASOUND ELASTOGRAPHY USING PHASE SHIFT WITH PRIOR ESTIMATES AND MESHFREE SHAPE FUNCTION”的代码实现

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For the past 50 years, ultrasound imaging has been used extensively for diagnosis of a wide range of diseases. With improvements in image quality and reduction of cost for advanced features, ultrasound imaging is playing an ever-greater role in diagnosis and image-guided interventions. The pace of innovations is increasing, and new improved applications are constantly being described. Many of these have been adopted by clinicians for routine use. This book offers an overview of ultrasound imaging for diagnosis, covering its use in image-guided interventions and ultrasound-based therapy and highlighting the latest advances. It discusses both improvements on current techniques already in clinical use as well as techniques in an advanced state of testing with great potential for adoption into routine clinical use. The scope extends from background on the state of the art in transducers and beam formers for use in 2-D, 3-D, and 4-D ultrasound as well as developments in tissue characterization, Doppler techniques, use of ultrasound contrast agents, ultrasound-guided biopsy and therapy, and use of ultrasound to deliver therapy.

雷声超声波 当前用于 3D 超声重建的基于 CPU 的方法非常耗时（通常从 1 分钟到 1 小时，具体取决于质量）。 该项目的总体目标是使用基于 GPU 的技术来实现超声的实时（或接近实时）重建和可视化。 步骤 1) 使用跟踪超声探头（不同算法，基于命令行）对手绘 2D 扫描进行基于 GPU 的实时 3D 超声重建。 步骤 2) 在构建时同时重建和可视化超声体积。 外科医生希望在采集数据和生成体积时看到体积的可视化（实时体积渲染和切片）。 还将评估并行化和内存管理技术等技术问题以及 OpenCL、NVIDIA Fermi 和最近的 AMD 显卡等最新平台。

Field II Ultrasound Simulation Program

机器人肺部超声成像的自主目标定位 开发了用于半自主肺超声成像的机器人系统 伍斯特工业大学医学融合实验室的直接研究 贡献： 使用DensePose自动识别患者并扫描目标区域 使用RealSense相机的表面法线求解器 基于速度的PD控制器，用于Franka Emika机器人 系统集成和验证 用法： franka_example_controllers 从修改的franka机器人的较低级别控制 robotic_ultrasound 弗兰卡机器人的高级控制 数据处理MATLAB脚本来处理实验数据

matlab超声成像代码超声跟踪 概述：该项目使用 MATLAB 的计算机视觉工具箱在动态超声成像过程中跟踪肌肉结构。 注意：我会尝试评论此代码并发布任何改进。 如果您有兴趣使用此代码，请随时使用和参考我们的工作。 德拉赞 JF、赫尔菲什 TJ、巴克斯特 JR。 2019. 一种在最大努力收缩期间量化腓肠肌结构的自动分束跟踪算法。 PeerJ 预印本 7:e27475v1 注意：来自分册跟踪算法开发/验证的完整数据托管在 在我们开始之前，只是一个友好的提醒，你一分钱一分货......虽然这个项目的目标是帮助其他人跟踪肌肉收缩的超声视频，但我不是软件开发人员，无法提供高质量的支持，但是我会尝试......可能。 首先，下载代码和超声波文件夹。 tracking/main.m 将运行示例代码并帮助您入门。