摘要：针对编码激励技术的各种激励模式在高频超声成像系统中的性能评价问题,本文设计了一个可以进行编码/脉冲激励的实验系统并基于其进行了一系列实验。该实验系统由FPGA芯片XC7K325T、激励模块、AD7982、T/R开关、探头、二维控制平台、软件部分等组成,以N7系统TR电路板为核心进行构建。在实验中对比在编码激励方式与传统脉冲激励方式下,高频超声成像系统的分辨率、探测深度、信噪比,帧速率等一系列重要参数,然后将高频超声编码成像系统进一步应用于线模、体模等仿体以及离体组织的成像,进一步与传统激励模式相对比,获得在实际应用场景下编码激励方式与传统激励方式优劣势的对比。实验结果表明,Chirp激励模式的确可以对高频超声的穿透深度、横向分辨率、CNR等成像参数进行优化,但是会牺牲一定的轴向分辨率。

摘要：很多音乐芯片模块价格比较昂贵并且其功能被写死,用法不灵活。对于只需要产生小段音乐时,可通过单片机发送PWM波,控制蜂鸣器发声。该系统采用单片机完成软硬件设计与制作。系统硬件主要由AltiumDesigner09绘制,软件主要完成擦除模块、弹奏模块、播放内置音乐模块以及播放存储音乐模块4个模块的功能。实际应用表明,设计方案性价比高、低功耗、移植性强。

摘要：为提高对右心室形态结构和功能异常的检测和诊断对心脑血管疾病的作用,并针对其心腔几何形状复杂,解剖结构特殊,使心脏磁共振图像准确分割变成难点,提出通过OMP和K-SVD的有效结合方法。首先将字典学习过程和稀疏表示结合,这样能更好的训练结果,然后由这些训练出的字典模型和稀疏表示系数进行图像的特征重构,最后根据重构后的误差进行分类实现分割。以MICCAI右心室分割挑战中提供的数据为依托,按照如上方法对右心室进行分割,并对分割结果进行分析,实验结果证明提出的基于K-SVD训练字典的分割方法,分割结果较为准确,从而表明了此方法的有效性。

摘要：针对从CT图像中提取心脏结构信息还是一个尚未解决的问题,本文利用超像素思想对CT图像进行分割。本文利用4种方法(Ncut算法、熵率、简单线性迭代、均值漂移)进行超像素过分割,并进行了量化比较。进一步通过动态融合方法和谱聚类方法得到分割结果。在动态融合方法中设计了一种相似性度量的计算方法,并对两种合并方法进行了比较。实验表明本文提出的方法用于CT心脏图像的分割是可行的。在四种超像素过分割方法中,简单线性迭代运行速度较快,在各项评价指标中都比较不错。动态融合方法和谱聚类的合并准确性都较高,但谱聚类的运算速度远快于超像素的动态合并。