基于改进目标场法梯度线圈的感应式磁声磁粒子浓度成像研究

感应式磁声磁粒子浓度成像(MACT-MI)是一种基于磁声耦合效应的磁性纳米粒子(MNPs)浓度成像新方法。由于其磁声信号的信噪比低,导致系统成像质量不佳,该文提出一种改善MACT-MI信噪比的新思路:首先,基于经典目标场法(TFM)设计梯度线圈的思路,将最小化磁场相对误差定义为适应度函数,并采用鲸鱼优化算法对电流密度系数进行优化,设计了一种结构灵活、激励简单的高质量梯度磁场线圈;其次,为研究梯度磁场空间分布特征对MACT-MI的影响,该文构建不同的MNPs分布模型,并利用多物理场仿真软件COMSOL对MACT-MI的物理过程进行数值求解,得到成像区域的磁力和声压分布。仿真结果表明,磁力和声压的有效波动范围与梯度磁场均匀空间的大小成正比,且随着均匀空间的缩小,磁力和声压的峰值也随之衰减,通过提高磁场的均匀度可以有效提高磁声信号的信噪比,改善系统成像质量。研究结果可为成像装备的设计以及MACT-MI的后续实验应用提供研究基础。

一种基于目标场法的球型线圈设计方法

对球坐标系下的拉氏方程使用分离变量法,把球壳表面电流产生的磁场按照傅里叶—连带勒让德公式展开。可以得到磁场和电流的逆运算关系。这样就可以计算出在球壳内部产生指定的目标磁场B_Z所需的球面电流密度分布。该文发展了Turner等人提出的目标场法,可以在球型线圈内部较大的空间内产生给定形态的各种磁场,满足高能物理、医学、空间探测等方面的需要。利用该方法,该文计算了能在球内沿Z轴方向产生均匀磁场和均匀梯度磁场的电流密度分布,并用商用有限元软件进行了验证。

超导MRI柱面梯度线圈的目标场设计方法

本采用目标场方法设计了一组超导核磁共振成像系统梯度线圈。该梯度线圈固定在半径为0.8m、长3m的圆柱形骨架上,目标区域位于该圆柱中心,半径为0.2m,梯度场强为40mT/m。在该方法中,电流密度在柱坐标系下被分解为三角级数之和,接着通过Biot-Savart定律求出轴向磁场强度表达式,再通过基于目标场的Tikhonov正则化算法把待定三角系数的求解问题转化成线性方程组的求解,并通过流函数技术得到线圈的实际绕线分布,最后进行磁场偏差分析,分析结果表明所设计线圈的磁场偏差远远小于通常所要求的百分之五。此外,该方法不仅适用于柱面梯度线圈设计,对于超导磁共振成像系统的有源匀场线圈设计也同样适用。

一种结合快速L_1范数最小化算法的柱面匀场线圈目标场设计方法

目标场方法由Turner于1986年提出,到目前为止该方法已成为核磁共振成像系统中匀场、梯度线圈设计的一种主流方法。各种改进的目标场方法纷纷涌现。为解决线圈设计中的有限尺寸问题,Forbes和Crozier提出了一种新方法,该方法预先通过三角函数来约束线圈面上的电流密度分布,为克服方程求解过程中的病态问题,对电流密度表达式中的待定系数采用最小均方差(least square,LS)和L2范数相结合的方法来进行估计,成功得到了有限长匀场线圈的设计结果。该文采用最小均方差和L1范数结合的方法来对面电流密度分解表达式中的未知系数进行估计,并将该方法应用于核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)系统的匀场线圈设计中。系统主磁体长度为3 m,室温孔直径为1.6 m,目标区域(region of interest,ROI)直径为0.4 m。算例采用Matlab仿真平台,结果表明该文提出的LS-L1目标场方法相比于传统的LS-L2目标场方法磁场偏差更小、效果更好。

基于目标场法的磁共振成像小尺寸射频线圈设计

为得到分辨率较高的实蝇磁共振图像(MRI),将目标场法引入小尺寸射频(RF)线圈设计,设计了一种磁场均匀性较好、适合实蝇磁共振成像的小尺寸圆柱体射频线圈。首先采用目标场法求出线圈表面的电流密度分布,利用流函数将电流密度离散为Fourier级数;然后基于Tikhonov正则化的方法,引入最小曲率惩罚函数和最小化电流密度的散度惩罚函数,解决了积分方程的高度病态问题,获得了线圈的绕线形状和感兴趣区域(ROI)内的磁场强度。结果表明,2种惩罚函数对应的惩罚因子λ1和λ2均会对线圈的绕线形状和磁场分布均匀性造成影响;对于不同尺寸的线圈,其合适的λ1和λ2的取值不同。因此,选取λ1和λ2时应综合考虑线圈绕线结构和磁场分布均匀性的要求。

目标场法在悬浮超导球体的球形线圈设计中的应用

文中把目标场法引入到悬浮超导球体的球形线圈设计中,根据目标场法产生均匀磁场的原理,通过离散化绕组来近似处理球形线圈在超导球体和球形线圈的间隙内产生均匀磁场的电流密度分布规律。利用有限元分析和验证,在超导球体与球形线圈之间的间隙内产生了具有很好均匀性的悬浮磁场,这会明显提高超导球体悬浮的刚度和稳定性。

基于目标场法的永磁微型核磁共振成像系统梯度线圈设计的多参数仿真研究

目的:研究永磁微型核磁共振成像系统双平面梯度线圈产生梯度磁场的最大线性偏离与电流密度函数展开阶数、线圈的最大半径、双平面线圈间距及目标场点数等参数的关系。方法:根据改进的目标场法,利用Matlab仿真设计双平面梯度线圈,然后利用控制变量法,分别模拟计算出各个参数在不同取值情况下梯度磁场的最大线性偏离值,最后对得到的数据进行分析。结果:利用上述方法,获得了最大线性偏离值随着横、纵向梯度线圈中各个参数的改变而分别产生不同程度的变化。结论:通过对以上参数的合理取值可以获得满足梯度线性度和制造工艺的梯度线圈。另外,此研究也可推广到永磁MRI系统双平面匀场线圈。

基于目标场法和CST仿真的低场磁共振射频线圈设计

根据临床对人体肺部磁共振成像的需要,设计一种用于肺部0.06 T低场磁共振成像的^(3)He射频线圈。通过预先设定感兴趣区域(ROI)及其内部的目标磁场,运用目标场法逆向求解ROI内产生目标磁场所需的源电流密度分布,流函数获取射频线圈理想绕组。然后利用CST软件建模简化线圈绕组,场路协同仿真研究负载射频线圈在不同品质因数(Q值)下的射频场B_(1)和特定吸收率(SAR)分布等性能指标。仿真实验结果表明,通过改变射频电路的电容值可调整线圈的Q值,线圈Q值越大,单位功率信号激励下产生的B_(1)场强越高,SAR值越高,传输效率越低,而B_(1)场均匀性不受影响,一直保持在近90%。通过射频线圈仿真,验证了目标场法联合CST仿真设计方法的可行性,可推广至高频射频线圈设计。

基于场景几何信息的显著性目标检测方法综述

显著性目标检测在图像和视频压缩、伪装物体检测、医学图像分割等领域具有重要作用.随着深度传感器和光场技术的广泛应用,深度图像和光场数据等场景几何信息开始应用于显著性目标检测,可提升模型在复杂场景下的性能,由此学者们提出一系列基于场景几何信息的显著性目标检测方法.文中旨在分析总结经典的基于场景几何信息的显著性目标检测方法.首先,介绍方法的基本框架及评估标准.然后,围绕多模态特征融合、多模态信息优化、网络模型轻量化三方面,分类概述和分析经典的RGB-D显著性目标检测方法和光场显著性目标检测方法.同时,详细介绍基于场景几何信息的显著性目标检测方法的工作进展.最后,讨论方法目前存在的问题,展望未来的研究方向.

结合振动控制的柱面纵向梯度线圈目标场设计方法

在磁共振成像系统的工作过程中,噪声主要是由梯度线圈系统产生的.梯度线圈置于高均匀度超导磁体的室温孔内,并工作于脉冲状态,频繁的开启和关闭会使线圈中电流急剧随时间变化,变化的电流导致线圈受到变化的洛伦兹力作用,从而产生振动,这种高频振动所发出的噪声会对病人产生刺激,严重时甚至会对病人的听觉神经产生损伤.梯度场的场强越强、切换速度越快,所产生的噪声就越大.降低噪声的最根本方法是通过有效的梯度线圈设计,降低洛伦兹力的空间分布.本文针对纵向梯度线圈,在原经典目标场设计方法基础上,加入对振动参量,从而能够有效地降低线圈工作时所产生的噪声.其具体方法是将振动控制函数作为约束条件,通过目标场法建立数学模型,利用MATLAB进行电磁验算.计算结果表明,所提数学模型可有效地降低线圈振动的最大振幅.

五元十字阵用于2—D远场目标精确定位的关键因素分析

文中从声阵列设计入手,重点讨论了影响五元十字平面圆阵2—D远场目标精确定位的几个关键因素之间的关系;这些因素包括:阵列孔径、传感器数量、系统采样频率、定位精度以及目标距离等。而增大声阵列孔径则可以有效提高估计距离和定位精度。

用复射线展开法计算目标散射场的误差特性分析

复射线展开法是计算目标散射场的一种简捷的方法,其可靠性有赖于对误差特性的系统研究。本文以平面波谱积分为散射场计算的参考标准,以L^2空间中由范数定义的距离作为复射线展开法计算结果的误差,从而得到了复射线展开法在目标散射场计算中的误差特性,找到了减小误差的方法并给出这一方法的适用范围。

基于时间反转的远场目标聚焦方法

针对远场目标的时间反转聚焦问题,提出了一种传输矩阵估计下的时间反转聚焦方法。该方法利用目标探测波和目标反射回波获得传输矩阵的最小二乘估计值,进而通过计算得到时间反转算子(TRO),通过对该算子进行特征值分解可获得主特征值和主特征向量,其中主特征值的个数对应目标个数。利用除主特征向量以外的噪声向量进行搜索域内各虚拟观测点的目标函数计算,可以实现在远场目标处的聚焦。仿真结果表明:本文所提方法可以准确有效地实现在远场目标处的时间反转聚焦,而且该算法可以获得比基于TRO分解的选择性聚焦算法更好的聚焦性能。

多目标位置信息场定位法性能分析

复杂电磁环境下,观测站获得的用于目标定位的参数测量精度有时并不理想,甚至得到错误参数。针对多目标位置信息场定位法在复杂电磁环境下的适应性问题,分析了代价函数在剔除误差较大或错误数据中的显著作用,总结了其在实际应用中的具体实施步骤。以多站无源测向定位为例,通过仿真实验对多目标位置信息场定位法进行性能评估,并与最大似然估计定位法进行对比。仿真结果表明,在部分测量参数存在较大误差甚至错误条件下,多目标位置信息场定位法仍然可以得到较好的定位结果。

雨介质中简单目标的相干散射场

利用叠加原理 ,导出了离散雨介质中相干散射场与目标散射场的具体表达式 ,数值计算了雨介质中相干散射场与降雨率的关系 ,计算结果表明 :波的衰减不仅与降雨率 ,频率有关 ,而且还与雨区的大小 ,目标尺寸及观察点有关 ;

基于正六边形线阵CCD探测器的周视场目标探测系统

提出了一种基于正六边形线阵CCD探测器的运动目标探测系统.系统不仅可以实现360°范围内环形视场探测,还可以实时显示运动目标的位置及角速度信息,达到搜索跟踪的目的.在硬件设计方面,提出并实现了基于CPLD和AVR的电路方案.在算法设计方面,设计了适于周视场运动目标探测算法.

带诱饵雷达辐射源目标位置信息场成像定位算法

针对带诱饵雷达辐射源群定位问题,提出了一种基于目标位置信息场的成像定位算法。具体方法为:采用两侦察接收机接收观测区域内目标辐射源信号,直接利用采样数据,通过对侦察机2接收到信号进行傅里叶运算变换到频域,在频域进行时差补偿,然后对时差补偿后信号进行逆傅里叶运算变换到时域,在时域对信号进行多普勒频差补偿,再对时差和频差补偿后信号与侦察机1采样信号进行复共轭求和运算,得到位置信息增量函数,最后采用加权将不同时间片的位置信息增量函数关联起来,从而建立位置信息场。仿真实验表明,本文所提成像定位算法具有较高的定位精度和目标分辨率,为进一步识别重点目标雷达和诱饵雷达提供基础。

基于目标分布场的实时图形跟踪渲染算法

传统的GPU实时图像渲染跟踪算法采用多源节点盲分离调度分配方法,整体的执行效率低,图像渲染效果不好.提出一种基于目标分布场相似性度量的实时图形跟踪渲染算法.通过对图像自然分层,保留原始图像的基本信息,在分布场目标跟踪算法中,在图像域进行匹配,采用梯度下降法检测目标,在最优位置处,目标分布场与候选分布场域的相似度能够获得最大响应,由此实现了目标分布场相似度度量,提高对实时图形的跟踪渲染能力.仿真结果表明,采用该算法进行实时图形渲染,可以提高渲染跟踪效率,而且相似度越低,克服多示例学习跟踪和分布场跟踪速度较慢,易陷入局部极小值的不足,性能优越传统方法.

近场声全息方法研究目标散射场

将ＮＡＨ方法应用于散射问题研究，由散射体近场全息图面上的复声压数据重建散射体表面的散射场，并进一步预报远场散射声指向性对于平面波入射下刚硬球的散射情况作了数值模拟，模拟结果与理论计算吻合较好。

基于深度学习的显著性目标检测综述

显著性目标检测通过模仿人的视觉感知系统,寻找最吸引视觉注意的目标,已被广泛应用于图像理解、语义分割、目标跟踪等计算机视觉任务中。随着深度学习技术的快速发展,显著性目标检测研究取得了巨大突破。本文总结了近5年相关工作,全面回顾了3类不同模态的显著性目标检测任务,包括基于RGB图像、基于RGB-D/T(Depth/Thermal)图像以及基于光场图像的显著性目标检测。首先分析了3类研究分支的任务特点,并概述了研究难点;然后就各分支的研究技术路线和优缺点进行阐述和分析,并简单介绍了3类研究分支常用的数据集和主流的评价指标。最后,对基于深度学习的显著性目标检测领域未来研究方向进行了探讨。