基于深度学习的医疗超声波束形成质量提升研究

资源摘要信息:"本资源库是关于使用深度学习技术提高医疗超声成像质量的毕业设计项目的详细信息。项目的主要内容和进展被分为几个关键的评估里程碑，这些里程碑分别是2021年3月11日、3月30日和4月15日进行的评估。项目主要分为两个部分：首先是基于MATLAB和Ultrasound Field-II工具箱的波束成形仿真，其次是采用神经网络来改善波束成形质量。 在第一个里程碑中，项目的核心内容是实现_delay_and_sum_（DAS）波束成形仿真，并通过图像质量矩阵来评价图像质量，同时考虑计算时间。DAS是一种传统的波束成形技术，通过计算各阵元接收信号的延迟和和来形成波束图。在MATLAB环境下，使用Ultrasound Field-II工具箱可以模拟超声波在不同介质中的传播和反射，进而生成超声图像。图像质量矩阵可以用来衡量成像质量，包括分辨率、对比度和噪声水平等参数。计算时间是指完成整个波束成形过程所需的时间，这在临床应用中是一个重要因素，因为实时性对提高诊断效率至关重要。 第二个里程碑关注的是使用最小方差波束成形器来提高图像质量。最小方差波束成形器是一种自适应波束成形技术，它可以在不牺牲图像质量的前提下减少计算时间。在MATLAB中实现最小方差波束成形器需要对相关算法进行编程，这包括信号处理和优化算法的应用。此外，评估中还包含了使用质量矩阵和计算时间的最小方差波束成形器的性能分析。 第三个里程碑是采用神经网络技术来计算最小方差权重，通过训练神经网络模型来进一步提高超声成像的质量。神经网络可以用来模拟复杂的函数映射，通过学习大量的训练数据，网络能够自适应地调整参数以达到优化目的。在本项目中，神经网络的训练和验证将使用Python或MATLAB进行，使用斯坦福教授提供的示例代码和PICMUS网站上提供的数据集来得到实验结果。最终的目标是通过神经网络技术改善波束成形的质量，从而提高医疗超声成像的整体性能。 此外，项目报告以jupyter notebook的形式完成，并转换成PDF格式文档（文件名：DAS1_TF）。这种文档格式便于展示数据分析和可视化的结果，同时便于同行评审和结果分享。 值得注意的是，该存储库的标签为“系统开源”，意味着项目相关的代码和文档可能在符合相应许可协议的前提下对外公开，这有助于其他研究人员和开发者获取资源、复现实验结果并在此基础上进行进一步的研究和开发。 综上所述，该毕业设计项目综合运用了MATLAB仿真、神经网络算法以及深度学习技术，力图通过软件层面的创新来提升医疗超声成像的性能。项目内容不仅包括了传统波束成形技术的研究，还涵盖了深度学习在医疗成像领域应用的前沿探索，展示了将传统医学成像技术与人工智能结合的可能性和潜力。"