【摘 要】
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在超声心肌弹性成像技术中,对采集的超声射频（RF）信号数据进行偏移量化分析是获得准确弹性数据的前提。偏移量化分析中常用的互相关二维位移估计存在计算速度慢、对去相关噪声
【机 构】
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西安思源学院电子信息工程学院,东北大学中荷生物医学与信息工程学院
【基金项目】
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辽宁省自然科学基金资助项目(201202071)
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在超声心肌弹性成像技术中,对采集的超声射频（RF）信号数据进行偏移量化分析是获得准确弹性数据的前提。偏移量化分析中常用的互相关二维位移估计存在计算速度慢、对去相关噪声敏感的缺陷。组织运动是连续的,因此相邻采样点的位移是相似的。利用这一特点,本文提出了一种预测互相关算法,即在进行位移估计时,先对位移进行预测作为初始位移,然后在初始位移基础上,进行小范围搜索,而不必每次都在大范围内进行搜索。实验结果证明,预测互相关算法比传统互相关算法速度提高近3倍,并改进了位移估计精确性。种子RF线位移校正算法的实验结果表明
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