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基于PCA的快速光声计算层析图像重建方法
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2017-12-22
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针对超声阵列式光声计算层析成像技术数据采集量大、成像速度慢的问题，为拓展该技术在血流动力学等领域的应用，提出一种基于主成分分析（PCA）的快速光声计算层析图像重建方法。该方法首先通过部分全采样数据，构建样本图像矩阵；然后，通过矩阵分解运算构建信号投影矩阵；最后，基于该投影矩阵在三倍欠采样条件下快速重建出高质量三维光声图像。在体小鼠背部血管成像实验表明：与传统反投影光声图像重建方法相比，基于主成分分析的光声图像重建方法可将数据采集规模降低约35%，三维图像重建速度提高约40%，实现了三倍欠采样条件下高精度光声图像的快速采集与重建。
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