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🔥 内容介绍
一、超声成像：原理与系统构成
超声成像是利用超声波的物理特性（反射、折射、衰减）实现人体组织可视化的医学影像技术，具有无创、实时、无辐射、成本低等优势，广泛应用于产科、心血管、腹部等临床诊断领域。其核心是 “发射超声波 - 接收回波信号 - 信号处理 - 图像重建” 的闭环流程，需从原理与系统两方面理解其技术本质。
1.1 超声成像的物理原理
超声波是频率高于 20kHz 的机械波，在人体组织中传播时遵循机械波传播规律，其成像依赖以下三个关键物理现象：
- 声阻抗差异与反射：不同组织的声阻抗（Z=ρv，ρ 为组织密度，v 为声速）存在差异，当超声波从一种组织传播到另一种组织时，会在界面产生反射回波。例如，肌肉组织（Z≈1.63×10^6 kg/(m²・s)）与脂肪组织（Z≈1.43×10^6 kg/(m²・s)）的界面反射系数约为 0.06，而软组织与骨骼（Z≈7.8×10^6 kg/(m²・s)）的界面反射系数高达 0.66，这也是骨骼后方易出现 “声影” 的原因；
- 声波衰减：超声波在传播过程中因组织吸收、散射而能量减弱，衰减程度与频率正相关 —— 频率越高，衰减越快（如 5MHz 超声在肌肉中衰减约 1.5dB/cm，10MHz 则增至 3dB/cm）。临床中需根据成像深度选择频率：浅表组织（如甲状腺）用 7-15MHz 高频探头，深部组织（如肝脏）用 2-5MHz 低频探头；
- 多普勒效应：当超声波遇到运动物体（如血流、心脏瓣膜）时，反射回波的频率会发生偏移，偏移量与物体运动速度正相关（公式：Δf=2vcosθf₀/c，v 为运动速度，θ 为声束与运动方向夹角，f₀为发射频率，c 为声速）。这一效应是多普勒超声（如血流测速）的核心原理。
1.2 超声成像系统的核心构成
一套完整的超声成像系统由 “探头、发射 / 接收电路、信号处理单元、图像显示单元” 四部分组成，各模块协同实现从声波发射到图像输出的全过程：
- 超声探头：核心是 “换能器阵列”（由压电陶瓷元件组成），负责将电信号转换为超声波（发射模式），再将反射回波转换为电信号（接收模式）。探头按阵列类型分为线阵（用于浅表成像，如乳腺）、凸阵（用于腹部成像，覆盖范围广）、相控阵（用于心脏成像，可电子聚焦）；
- 发射 / 接收电路：发射电路通过 “延迟控制” 实现声束聚焦（将多阵元发射的声波汇聚到目标区域，提升分辨率）；接收电路采用 “动态聚焦”“时间增益补偿（TGC）” 技术 ——TGC 可补偿深部组织的衰减，避免图像因深度增加而变暗；
- 信号处理单元：对接收的回波电信号进行放大、滤波、解调等处理，核心是 “波束合成”—— 将多阵元接收的信号按时间延迟叠加，生成聚焦的声束信号；再通过 “包络检波”（提取信号幅度）、“对数压缩”（压缩幅度动态范围，适配人眼视觉）得到灰度信号；
- 图像显示单元：将处理后的灰度信号转换为二维图像，叠加测量参数（如距离、面积、血流速度），并支持实时回放、图像存储等功能。
二、主流超声成像模式：技术特点与临床应用
根据成像原理与应用场景的不同，超声成像可分为 “B 型超声、M 型超声、多普勒超声、三维 / 四维超声” 等模式，每种模式针对特定临床需求优化，形成互补的诊断体系。
2.1 B 型超声（Brightness Mode）：基础二维成像
B 型超声是最常用的模式，以灰度值表示回波信号幅度，形成二维断层图像（横轴为水平位置，纵轴为深度），具有 “实时性强、分辨率高” 的特点：
- 技术特点：通过探头沿体表移动或电子扫描（如线阵探头的逐行扫描），获取连续的二维断层图像，帧率可达 30-60fps，满足实时观察（如胎儿活动、心脏搏动）；
- 临床应用：广泛用于腹部（肝、胆、胰、脾）、妇产科（孕囊定位、胎儿发育监测）、浅表器官（甲状腺、乳腺）诊断，可清晰显示组织形态、边界、内部回声（如囊肿表现为 “无回声区”，肿瘤多为 “低回声或强回声区”）。
2.2 M 型超声（Motion Mode）：动态运动监测
M 型超声以时间为横轴，深度为纵轴，记录目标区域的灰度变化，形成 “时间 - 深度” 曲线，专注于运动物体的动态监测：
- 技术特点：将声束固定在某一位置（如心脏瓣膜），连续接收回波信号并按时间顺序显示，可直观观察运动规律（如瓣膜开放 / 关闭的时间、幅度）；
- 临床应用：主要用于心血管疾病诊断，如测量心腔大小、室壁厚度、瓣膜运动速度，诊断二尖瓣狭窄、主动脉瓣反流等疾病 —— 例如，正常二尖瓣 M 型曲线呈 “双峰”，二尖瓣狭窄时双峰消失，呈 “城墙样” 改变。
2.3 多普勒超声：血流与运动成像
多普勒超声基于多普勒效应，分为 “彩色多普勒、频谱多普勒” 两种，专注于血流动力学评估：
- 彩色多普勒（CDFI）：以颜色编码血流方向（红色朝向探头，蓝色背离探头），颜色亮度表示血流速度，形成 “二维灰度图像 + 彩色血流叠加” 的图像。可直观显示血流分布（如判断血管是否狭窄、有无分流），临床用于诊断下肢动脉硬化、先天性心脏病；
- 频谱多普勒：以频谱图（横轴为时间，纵轴为频率偏移）显示血流速度随时间的变化，分为脉冲波多普勒（PWD，可定位测速，但速度范围有限，易出现 “混叠”）和连续波多普勒（CWD，可测高速血流，如主动脉瓣狭窄的射流速度，但无法定位）。
2.4 三维 / 四维超声：立体与动态成像
三维超声通过 “探头机械扫查” 或 “电子矩阵探头” 获取三维空间数据，重建立体图像；四维超声则是 “三维 + 时间维度”，实现动态立体成像：
- 技术特点：三维重建采用 “体绘制” 或 “表面绘制” 算法 —— 表面绘制适用于边界清晰的结构（如胎儿面部），体绘制可显示组织内部细节（如肝脏血管网络）；四维超声帧率通常为 10-30fps，可记录胎儿活动（如胎动、吞咽）；
- 临床应用：产科用于胎儿畸形筛查（如唇腭裂、脊柱裂），心血管领域用于心脏结构三维建模（如评估室间隔缺损大小），还可用于手术规划（如肝脏肿瘤消融的靶点定位）。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
% CUDA hardware acceleration
gpu = ~ismac && canUseGPU(); % set to false to remain on the cpu
if gpu, setup CUDA; end % add default CUDA installation paths on Linux / Windows devices
% OpenCL hardware acceleration if Matlab-OpenCL is installed
if exist('oclDeviceCount', 'file') && oclDeviceCount()
oclDevice(1); % select the first OpenCL device
end
% start a parallel environment for faster processing
if isempty(gcp('nocreate'))
parpool Threads; % Threads usually works best, but might be incompatible
% parpool local; % 'local' or 'Processes' is more compatible, but uses much more memory
end
%% Create a simple simulation
%%
%
% Create some Scatterers
switch "grid"
case 'single'
target_depth = 1e-3 * 30;
scat = Scatterers('pos', [0;0;target_depth], 'c0', 1500); % simple point target
case 'grid'
scat = Scatterers.Grid([5 1 5], 5e-3, [0 0 30e-3], 'c0', 1500); % form a grid of point targets every 5mm centered at (0,30) mm
case 'diffuse', N = 1000; % number of random scatterers
grd = ScanCartesian('x', 1e-3*[-20 20], 'y', 1e-3*[-5 5], 'z', 1e-3*[0 60]); % rectangular region size
scat = Scatterers.Diffuse(grd, N, 0, "c0", 1500); % diffus
🔗 参考文献
[1]黄云开,郑政,杨柳.基于MATLAB的三维超声成像及图像处理[J].仪器仪表学报, 2009(4):8.DOI:10.3321/j.issn:0254-3087.2009.04.031.
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2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
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2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
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2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌟图像处理方面
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🌟 路径规划方面
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🌟 通信方面
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🌟 元胞自动机方面
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🌟 雷达方面
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