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Blind Deconvolution for Ultrasound Sequences Using a Noninverse Greedy Algorithm

机译:使用非反贪婪算法对超声序列进行盲反卷积

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摘要

The blind deconvolution of ultrasound sequences in medical ultrasound technique is still a major problem despite the efforts made. This paper presents a blind noninverse deconvolution algorithm to eliminate the blurring effect, using the envelope of the acquired radio-frequency sequences and a priori Laplacian distribution for deconvolved signal. The algorithm is executed in two steps. Firstly, the point spread function is automatically estimated from the measured data. Secondly, the data are reconstructed in a nonblind way using proposed algorithm. The algorithm is a nonlinear blind deconvolution which works as a greedy algorithm. The results on simulated signals and real images are compared with different state of the art methods deconvolution. Our method shows good results for scatters detection, speckle noise suppression, and execution time.
机译:尽管做出了努力,但是在医学超声技术中超声序列的盲去卷积仍然是一个主要问题。本文提出了一种盲非逆反卷积算法,利用所获取的射频序列的包络和先验拉普拉斯分布对反卷积信号进行消除,以消除模糊影响。该算法分两个步骤执行。首先,从测量数据自动估计点扩展函数。其次,使用所提出的算法以非盲的方式重建数据。该算法是一种非线性的贪心反卷积算法。将模拟信号和真实图像上的结果与不同技术水平的反卷积方法进行比较。我们的方法在散射检测,散斑噪声抑制和执行时间方面显示出良好的结果。

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