[发明专利]动态分析散射子分布变化的方法及其应用无效
申请号: | 201010274776.4 | 申请日: | 2010-08-30 |
公开(公告)号: | CN102379721A | 公开(公告)日: | 2012-03-21 |
发明(设计)人: | 李梦麟;刘浩澧;黎大维 | 申请(专利权)人: | 国立清华大学 |
主分类号: | A61B8/00 | 分类号: | A61B8/00;A61B19/00;G06F19/00 |
代理公司: | 上海专利商标事务所有限公司 31100 | 代理人: | 郭蔚 |
地址: | 中国台湾新*** | 国省代码: | 中国台湾;71 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 动态 分析 散射 分布 变化 方法 及其 应用 | ||
1.一种动态分析散射子分布变化的方法,包含下列步骤:
依序先后取得一样品的一第一超音波数据及一第二超音波数据,其中该第一及第二超音波数据分别具有多个相对应的坐标点及由多个散射子所形成的多个斑点;
定义一窗口的尺寸;
利用一机率密度函数计算每一所述坐标点的统计参数,该统计参数表示每一所述的坐标点在该窗口内的所述斑点信号大小的统计分布;以及
比较该第一及第二超音波数据中每一所述相对应的坐标点的所述统计参数,以分析该样品的所述散射子分布改变情形。
2.根据权利要求1所述的动态分析散射子分布变化的方法,其特征在于,该第一及第二超音波数据为一包络数据。
3.根据权利要求2所述的动态分析散射子分布变化的方法,其特征在于,该包络数据是由一射频数据或一影像数据所转换。
4.根据权利要求1所述的动态分析散射子分布变化的方法,其特征在于,该第一及第二超音波为二维或三维超音波数据。
5.根据权利要求1所述的动态分析散射子分布变化的方法,其特征在于,该机率密度函数为Nakagami分布。
6.根据权利要求1所述的动态分析散射子分布变化的方法,其特征在于,该机率密度函数为Rayleigh模式、Gaussian模式、Blackman模式或K分布模式。
7.根据权利要求1所述的动态分析散射子分布变化的方法,其特征在于,该相对应的坐标点为该第一超音波数据及该第二超音波数据的每一像素。
8.根据权利要求1所述的动态分析散射子分布变化的方法,其特征在于,更包含:
形成一统计参数差异影像,其基于每一所述相对应的坐标点的所述统计参数的比较结果。
9.一种动态检测确切烧灼区域和分析烧灼程度的方法,包含:
依序先后取得一烧灼区域之一第一超音波数据及一第二超音波数据,其中该第一超音波数据及该第二超音波数据分别具有多个相对应的坐标点及由多个散射子所形成的多个斑点;
定义一窗口的尺寸;
利用一机率密度函数计算每一所述坐标点的统计参数,该统计参数表示每一所述相对应的坐标点在该窗口内的所述斑点信号大小的统计分布;以及
比较第一和第二超音波数据中每一所述相对应的坐标点的所述统计参数,以通过分析该烧灼区域的所述散射子分布改变情形来检测确切烧灼位置及分析烧灼程度。
10.根据权利要求9所述的动态检测确切烧灼区域和分析烧灼程度的方法,其特征在于,该第一超音波数据及该第二超音波数据为一包络数据。
11.根据权利要求10所述的动态检测确切烧灼区域和分析烧灼程度的方法,其特征在于,该包络数据是由一射频数据或一影像数据所转换。
12.根据权利要求9所述的动态检测确切烧灼区域和分析烧灼程度的方法,其特征在于,该第一及第二超音波为二维或三维超音波数据。
13.根据权利要求9所述的动态检测确切烧灼区域和分析烧灼程度的方法,其特征在于,该机率密度函数为Nakagami分布。
14.根据权利要求9所述的动态检测确切烧灼区域和分析烧灼程度的方法,其特征在于,该机率密度函数为Rayleigh模式、Gaussian模式、Blackman模式或K分布模式。
15.根据权利要求9所述的动态检测确切烧灼区域和分析烧灼程度的方法,其特征在于,该烧灼区域可有气泡或没有气泡产生。
16.根据权利要求9所述的动态检测确切烧灼区域和分析烧灼程度的方法,其特征在于,更包含:
形成一统计参数差异影像,其系基于每一所述相对应的坐标点的所述统计参数的比较结果。
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