MATLAB超声成像仿真代码实现与应用
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更新于2024-11-21
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资源摘要信息:"超声成像仿真matlab代码-Ultrasound_Medical_Robots:超声_医疗_机器人"
本资源包含了一系列用以模拟超声波扫描的医疗机器人的Matlab代码及相应的ROS节点。这些代码和节点主要是在Ubuntu 18.04环境下,结合ROS旋律版本进行开发,并针对KUKA LBR IIWA R800/R820型机器人进行适配。资源库涵盖了容器模拟器的实现、改进版的UNet网络、实验结果分析脚本、数据集构造函数的实现以及通过ROS主题发送图像流的ImFusion插件。
详细知识点如下:
1. 超声波扫描技术:这是一种利用高频声波来生成身体内部结构图像的技术。在医疗领域,超声波扫描被广泛用于诊断各种疾病,包括但不限于血管疾病的检测和监控。
2. 医疗机器人:专为医疗应用设计的机器人,包括手术辅助机器人、康复训练机器人等。在此资源中,重点提及了KUKA LBR IIWA系列机器人,这是一个轻型的、可协作的工业机器人,广泛用于各种医疗操作场景。
3. Ubuntu操作系统和ROS:Ubuntu是一个广泛应用于服务器、桌面以及云平台的开源操作系统。ROS(Robot Operating System)是一个用于机器人应用的灵活框架,提供了一系列工具和库来帮助软件开发人员创建机器人应用软件。资源中提到的ROS旋律(Melodic Morenia)是ROS的一个版本。
4. Matlab仿真环境:Matlab是一个用于数值计算、可视化和编程的高级语言和交互式环境。在本资源中,Matlab被用于实现虚拟血管的模拟、目标函数梯度的计算等。
5. UNet网络:一种常用于图像分割的卷积神经网络架构。UNet能够精确地定位图像中的目标区域。在这个资源中,UNet被用来处理超声成像数据。
6. ROS节点:在ROS中,节点是指一个独立的进程,它进行某种类型的处理,例如接收传感器数据、控制电机、提供可视化等。资源中的ROS节点用于实现超声成像仿真和数据处理。
7. 数据集构造:在机器学习和深度学习中,构建合适的数据集是至关重要的一步。资源中的mkDataSet.py脚本用于从多个图像集中创建数据集,这对于训练UNet网络来说是必要的。
8. 训练和评估脚本:在机器学习模型开发中,训练和评估是非常关键的步骤。train_eval.ipynb脚本提供了一个交互式的Jupyter笔记本,用于训练和评估UNet网络的性能。
9. ImFusion插件:这是一个特定的软件组件,通常用于集成到现有的应用程序或系统中。在此资源中,ImFusion插件被用作ROS节点,它能够发送Cephasonics图像流,这可能与超声成像相关。
10. 工具链接和机器人描述:资源中提到了使用工具链接修改机器人描述,并将其上传至相应的ROS包中。这可能涉及到对机器人的运动学模型和工作空间的描述,以及如何在ROS中进行描述和链接。
本资源库提供的代码和工具可用于构建一个完整的仿真环境,进行超声波成像的模拟,以及进一步的研究与开发工作。通过该仿真环境,研究人员可以模拟血管组织的自动超声波扫描过程,并通过分析和评估来优化超声成像技术在医疗机器人领域的应用。
2021-06-01 上传
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