基于SVMD-EWT的超声组织谐波成像算法研究

作     者：范淼淼 赖宁磊 晏张平 林伟军 刘晓宙 Fan Miaomiao;Lai Ninglei;Yan Zhangping;Lin Weijun;Liu Xiaozhou

作者机构：南京大学声学研究所人工微结构科学与技术协同创新中心近代声学教育部重点实验室、南京大学南京210093 成都海克医疗设备有限公司成都610041 声场声信息国家重点实验室中国科学院声学研究所北京100190 

基　　金：国家重点研发计划项目(2020YFA0211400) 国家自然科学基金(12174192) 声场声信息国家重点实验室(SKLA202410)项目资助 

出 版 物：《仪器仪表学报》 (Chinese Journal of Scientific Instrument)

年 卷 期：2024年第45卷第6期

页      码：231-239页

摘      要：针对超声组织谐波成像中宽带射频回波信号的谐波分离问题,提出了一种基于逐次变分模态分解(Successive Variational Mode Decomposition,SVMD)和经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)的信号滤波算法,简称SVMD-EWT。其对信号进行逐次变分模态分解,收集窄带模态的中心频率。结合经验小波变换中自适应频谱曲线局部极小值寻找方法对模态进行分类。将判定为基波成分与谐波成分相互混叠的模态的能量作为优化经验小波变换模态边界的参数,设计经验小波滤波器对超声射频回波信号做滤波处理。仿真和实验表明相比传统的人为给定截止频率的带通滤波器和将发射反相位信号得到的回波信号相加滤波的脉冲反转法,本文提出的方法具有更好的滤波性能和稳定性。带通滤波器和本文方法滤波后生成的乳腺肿瘤谐波B超图对比度分别为15.77 dB和20.78 dB。

主 题 词：组织谐波成像 谐波分离 变分模态分解 经验小波变换 

学科分类：07[理学] 082403[082403] 08[工学] 070206[070206] 080401[080401] 0804[工学-材料学] 0824[工学-林业工程类] 081102[081102] 0811[工学-水利类] 0702[理学-物理学类] 

核心收录：

D　O　I：10.19650/j.cnki.cjsi.J2412538

馆 藏 号：203138904...