超声斑点追踪算法的研究与应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 1.1.1 医学超声的产生与发展 | 第9-10页 |
| 1.1.2 医学超声成像的优劣势 | 第10-11页 |
| 1.2 本选题意义 | 第11-14页 |
| 1.2.1 B型超声图像特性 | 第11-12页 |
| 1.2.2 超声斑点追踪成像技术 | 第12-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 相关理论概述 | 第16-31页 |
| 2.1 运动矢量估计算法 | 第16-25页 |
| 2.1.1 区域匹配算法 | 第16-21页 |
| 2.1.2 基于光流的运动估计方法 | 第21-25页 |
| 2.2 蚁群优化算法 | 第25-29页 |
| 2.2.1 蚁群算法的研究概况 | 第26-27页 |
| 2.2.2 蚁群系统的性质 | 第27页 |
| 2.2.3 蚁群算法的基本思想和原理 | 第27-28页 |
| 2.2.4 蚁群算法的主要应用领域 | 第28-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 传统运动矢量估计算法的速度改善 | 第31-42页 |
| 3.1 块匹配算法 | 第31-40页 |
| 3.1.1 算法原理 | 第31-32页 |
| 3.1.2 几种常见的快速块匹配搜索方法 | 第32-37页 |
| 3.1.3 算法在超声图像序列中的应用 | 第37-40页 |
| 3.2 本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 基于蚁群优化的运动矢量估计算法 | 第42-64页 |
| 4.1 基于蚁群优化的运动矢量估计模型 | 第42-46页 |
| 4.1.1 模型的建立 | 第42-43页 |
| 4.1.2 残留信息素浓度的更新 | 第43-44页 |
| 4.1.3 算法的实现 | 第44-46页 |
| 4.2 算法的评价标准 | 第46-47页 |
| 4.3 参数设置的影响 | 第47-52页 |
| 4.4 算法对于模拟超声数据的应用 | 第52-60页 |
| 4.4.1 模拟超声数据的生成 | 第52-55页 |
| 4.4.2 算法对于模拟超声数据的测试 | 第55-59页 |
| 4.4.3 讨论与分析 | 第59-60页 |
| 4.5 算法对于实际超声图像序列的应用 | 第60-62页 |
| 4.6 本章小结 | 第62-64页 |
| 第5章 总结与展望 | 第64-67页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第64页 |
| 5.2 工作展望 | 第64-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 附录 | 第71页 |
