Детальная информация

Название: Применение деконволюции для реконструкции ультразвуковых томографических изображений методом волновой инверсии: выпускная квалификационная работа магистра: направление 02.04.03 «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем» ; образовательная программа 02.04.03_01 «Математическое обеспечение и администрирование корпоративных информационных систем»
Авторы: Безносов Александр Олегович
Научный руководитель: Белых Игорь Николаевич
Другие авторы: Пархоменко Владимир Андреевич
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2021
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: Математическое моделирование; Ультразвук — Применение в медицине; деконволюция; волновое уравнение; волновая инверсия; ультразвуковая томография
УДК: 534.2-8; 519.876.5
Тип документа: Выпускная квалификационная работа магистра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Магистратура
Код специальности ФГОС: 02.04.03
Группа специальностей ФГОС: 020000 - Компьютерные и информационные науки
Ссылки: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2021/vr/vr21-1290
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Ключ записи: ru\spstu\vkr\14147

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

В данной работе описаны существующие методы исследования ультразвуковой томографии, изложен подход к решению обратной задачи волнового уравнения методом волновой инверсии с применением деконволюции. Описан и реализован алгоритм деконволюции с применением авторегрессии методом Бурга. Проведены эксперименты на устойчивость алгоритма волновой инверсии к шумам и форме сигнала. Получены результаты решения обратной задачи с применением деконволюции. Выполнена оптимизация алгоритма путем регулирования коэффициентов с целью повышения разрешения полученных волновых картин.

The subject of the graduate qualification work is «Application of deconvolution for ultrasound tomographic images reconstruction based on waveform inversion method». This paper describes the existing methods of ultrasound tomography, outlines an approach to solving the inverse problem of the wave equation by the method of wave inversion using deconvolution. A deconvolution algorithm with autoregressive spectral extrapolation is described and implemented. Experiments on the stability of the wave inversion algorithm to noise and signal shape have been carried out. The results of solving the inverse problem using deconvolution are obtained. The algorithm was optimized by adjusting the coefficients.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Внешние организации №2 Все Прочитать
Внешние организации №1 Все
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ, №2) Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ, №1)
-> Интернет Анонимные пользователи

Оглавление

  • Применение деконволюции для реконструкции ультразвуковых томографических изображений методом волновой инверсии
    • Введение
    • 1. Исследование методов УЗ томографии и волновой инверсии
    • 2. Повышение разрешающей способности УЗ томографических изображений
    • 3. Программная реализация
    • 4. Анализ результатов решения обратной задачи УЗТ с применением деконволюции
    • Заключение
    • Список использованных источников
    • Приложение 1. Исходный код примеров из главы 3
    • Приложение 2. Исходный код реализованных алгоритмов

Статистика использования

stat Количество обращений: 2
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика