心脏磁场分布电流源重构及其精度分析

用测量到的心脏磁场信号重构其电流源是一种无创揭示心脏电活动的方法. 心脏电活动的时空信息可视化, 将有助于心脏功能的研究和心脏疾病诊断. 本文通过仿真实验研究了一种减时窗波束形成器对分布时变电流源的重构能力, 以及源重构结果与心室兴奋传播的关系. 采用元胞自动机模拟心室的兴奋传播, 产生分布随时间变化的电流源, 并用边界元法构建了一个心脏-躯干模型, 模拟体电导的作用. 仿真结果表明, 这种减时窗波束形成器能够重构分布时变电流源, 并达到较好的精度. 将该方法和无穷大均匀介质导联矩阵用于一例正常人的心脏磁场信号分析, 其结果可以反映心室兴奋传播的基本特征. 关键词： 心磁图 源重构 边界元 波束形成器     

非均匀电磁介质中的等效源重构

本文提出了一种用于等效源重构的磁场极值信号法.并通过给定不同的电流偶极子作为信号源,仿真研究了多腔体心脏磁场模型及非均匀介质情况下等效源重构的精度.分析了体电导对心脏磁场的影响,以及磁场极值信号反映的体电导作用.文中将该方法与其他四种源估计方法:磁场梯度极值法、Nelder-Mead单纯形算法、信赖域反射算法和粒子群优化算法作了比较.分析了这些方法的源重构精度和计算所需时间.结果表明,这种针对非均匀介质情况提出的心脏磁场逆问题求解方法有一定的实用价值.     

用于心脏电活动成像的空间滤波器输出噪声抑制方法

利用人体表面测量的心脏磁场数据无创成像心脏电活动,需要解决的关键问题是提高其重建分布电流源偶极矩强度的分辨率.本文在最小方差波束成形(MVB)方法的基础上,提出了一种可抑制空间滤波器输出噪声功率增益(SONG)的波束成形方法,目的是通过构造一种新的滤波器权矩阵,约束空间滤波器的输出噪声功率增益,提高重建分布电流源偶极矩强度的分辨率,即分布电流源空间谱估计的源分辨能力,从而增强心脏电活动磁成像的分辨率.文中给出了电流源重建的理论分析和仿真结果;比较了该方法与MVB方法的差别;并给出了两个健康人36通道心脏磁场数据的电活动成像.结果表明,SONG方法分辨电流源的能力较强,能够观察到心脏电磁场信号R峰时刻健康人的心室电活动较强,心房电活动较弱等特征.     

基于多时窗波束形成器方法的心脏磁场信号分析

提出了一种多时窗的波束形成器,可以从多通道心脏磁场测量数据中估计强、弱和持续时间长短不同的等效电流源.这种心脏电活动可视化技术将有助于相关心脏疾病的诊断.通过两个已知电流源的仿真实验说明了这种方法的可行性.并通过一个完全左束支传导阻滞和一个完全右束支传导阻滞病人的心脏QRS段磁场测量数据的源估计结果及其二维电兴奋传播图的比较,分析了用这种成像方法揭示的心脏电生理现象.     

基于基追踪去噪的水声正交频分复用稀疏信道估计

针对传统的l₂-范数信道估计精度低的问题, 提出了一种基于基追踪去噪(BPDN)的水声正交频分复用稀疏信道估计方法, 该方法针对水声信道的稀疏特性, 利用少量的观测值即可以很高的精度估计出信道冲激响应. 与贪婪追踪类算法相比, 基于BPDN算法的稀疏信号估计具有全局最优解, 采用l₂-l₁范数准则估计信号, 同时考虑了观测值含噪情况, 通过调整正则化参数控制估计信号稀疏度和残余误差之间的平衡. 仿真分析了导频分布、正则化参数等对BPDN 算法的影响以及BPDN算法与最小平方(LS)、正交匹配追踪(OMP)信道估计算法的性能. 湖试结果表明, 在稀疏信道下, 基于BPDN的信道估计方法明显优于LS和OMP信道估计方法.     

多腔体心脏磁场模型的研究与应用

利用核磁共振图像(MRI)中提取的人体和心脏边界,根据边界元方法(BEM)建立了一个考虑左、右心房和心室的多腔体心脏磁场模型.分析了用该模型得到的36通道心脏磁场数据和特定时刻的磁场图.并在此基础上,研究了完全性右束支传导阻滞(CRBBB)和完全性左束支传导阻滞(CLBBB)病人ST-T段的心脏电活动.结果显示,用移动单电流偶极子模拟的单束支电兴奋传导所产生的磁场图与用超导量子干涉器(SQUID)测量的CRBBB/CLBBB病人数据绘制的心脏复极时的心磁图(MCG)十分相似.结果表明,该多腔体心脏BEM模型可用于CLBBB/CRBBB病人心脏磁场逆问题的研究.此外,文中给出了两个评价指标:测量平面上多腔体与单腔体的心脏磁场强度极大值之比,以及两种模型的36个测量点上磁场强度均方根之比.分析表明,多腔体心脏模型更贴近人体心脏的实际情况.该模型中心脏组织电导率参数的取值,以及等效电流偶极子的位置和个数决定了磁场的强度和分布.     

一种新的求解脑磁逆问题的搜索方法

给出一种新的求解真实头模型下脑磁逆问题的搜索方法.通过不同位置的源的相互关系，由上一个搜索源的计算结果通过简单计算，直接得到下一个搜索源的结果，避免了繁琐耗时的边界元积分方法，简化了求解过程，提高了求解速度. 关键词： 脑磁图 逆问题 搜索方法     

基于压缩感知和改进自适应正交匹配的稀疏信号重构

针对传统香农-奈奎斯特采样定理指出在保证原始信号重构精度的前提下,采样频率必须为原始信号频率的2倍,提出了一种基于压缩感知理论和改进的自适应正交匹配追踪算法的稀疏信号重构方法;首先引入了压缩感知模型和信号重构目标函数,然后在对经典正交匹配追踪类算法进行分析和总结的基础上,为克服其不足,设计了一种二次筛选支配原子集的方法,即通过计算信号的QR分解并计算具有最大势能的原子从而得到能量候选原子集,通过计算余量与原子的相关性选出相关性最大的原子从而得到相关候选原子集,并将能量候选原子集和相关候选原子集的交集作为最终支配原子集;最后定义了具体的采用自适应正交匹配算法实现信号重构的算法;在Matlab仿真环境下试验,结果表明:文章方法能有效地进行稀疏信号重构,具有较小的重构误差,且与其它方法相比,具有收敛速度快和重构效果好的优点。     

基于OMP算法的图像重构研究与FPGA实现

针对高分辨率的图像在采集过程中存在数据量较大的问题,提出了一种基于正交匹配追踪(OMP)算法的图像重构方法,设计了OMP算法的硬件结构,并在FPGA平台上进行了仿真验证;首先,研究了压缩感知算法的基本原理;然后,分别基于匹配追踪算法(MP)和正交匹配追踪算法实现了图像的重构;最后,通过仿真对比分析了这两种方法的图像重构结果,OMP算法误差在10-15量级,明显优于MP算法的10-3误差量级,并且OMP算法的迭代收敛性也优于MP算法。     

一种基于编码孔径的压缩传感图像重构算法的改进

针对压缩传感理论应用于实际系统成像时重构图像质量随图像采样率变化的问题,通过对正交匹配追踪算法进行改进,提出了一种利用空间光调制器实现编码孔径成像的压缩传感图像重构方法。该方法对传统的正交匹配追踪法迭代计算中已选入支撑集的列向量进行标记,并在下一次迭代计算中予以排除,从而减少了重构时间。在此基础上提出了将测量矩阵分别按行和按列排列进行重构后平均的图像增强算法。增强算法在达到同样重构质量时,减小了图像采样率,有利于图像数据的传输和存储。仿真实验验证了方法的有效性和稳定性,可为压缩传感技术的应用提供技术参考。     

个数可变脉冲线性预测编码研究

不同语音帧的激励信号复杂性不同,所以采用相同个数的脉冲作为激励信号并不合理。针对这一点,提出了个数可变脉冲线性预测编码算法。该算法不固定脉冲个数,而是根据激励信号的复杂度而确定。个数可变脉冲线性预测编码的目的是用尽量少的脉冲数来满足误差约束,这可以看作一个稀疏表示问题。进而,给出了具体的脉冲搜索算法以及个数可变脉冲线性预测编码方案。实验结果发现增加脉冲可以减少误差,但是前面搜索出的脉冲对误差的贡献要大于后搜索出的脉冲。与G.723.1和G.729比较发现,个数可变脉冲线性预测编码可以在约4.2 kbps的编码速率下获得优于G.723.1的合成语音,但略差于G.729。本文算法的编码时间较长,是下一步需要解决的问题。     

稀疏阈值的超分辨率图像重建

为了解决基于字典学习的超分辨重构算法耗时过长的问题,提出了基于稀疏阈值模型的图像超分辨率重建方法。首先,将联合字典理论与图像块稀疏阈值方法相结合,训练得到高、低分辨率过完备图像字典对。接着,通过稀疏阈值OMP算法对图像特征块进行稀疏表示。然后,通过高分辨率字典重构出初始的超分辨图像。最后,通过改进迭代反投影算法对初始的超分辨图像进行全局优化,从而进一步提高图像重构质量。实验结果表明,超分辨图像重构平均峰值信噪比(PSNR)为30.1 d B,平均结构自相似度(SSIM)为0.937 9,平均计算时间为10.2 s。有效提高了超分辨重构的速度,改善了重构高分辨图像的质量。     

Cardiac electrical activity imaging of patients with CRBBB or CLBBB in magnetocardiography

A new method for the imaging of cardiac electrical activity in patients with complete right bundle branch block （CRBBB） or complete left bundle branch block （CLBBB） is investigated using magnetocardiographic recordings of the surface of the body. This is based on the assumption that an equivalent single-current dipole moves along the unblocked bundle branch, whose position in the measurement plane is expressed in terms of the maximum and minimum, as well as the maximum gradient value of the measured magnetic field. The trajectory of the moving dipole on the measurement plane is indicative of theexcitation conduction of the CRBBB or CLBBB subject during ventricular depolarization and repolarization, which is deduced by comparing each change between the dipole moment and the maximum current density in a corresponding pseudo-current density map. In summary, this method can distinguish CRBBB from CLBBB subjects by means of the dipole depth and two dipole moment components. The possibility of visualizing the excitation conduction in a CRBBB or CLBBB subject during ventricular depolarization and repolarization is then discussed.     

应用CS理论实现同步采样压缩成像

为了减轻图像数据存储负担,实现图像在网络上的快速传输和实时处理,对一种新的压缩传感(CS)理论进行了研究。介绍了压缩传感理论的主要思想和基于压缩传感理论的光学成像系统,给出了一种新型图像重建算法—和谐正交匹配追踪算法,并进行了相应的模拟实验。实验结果显示,该成像机制可同步完成图像的采样与数据压缩,同时可获得良好的图像重建效果。由于该方法所要传输的信号数据量较小,所以十分有利于远距离的图像传输。     

A Compton scattering image reconstruction algorithm based on total variation minimization

Compton scattering imaging is a novel radiation imaging method using scattered photons.Its main characteristics are detectors that do not have to be on the opposite side of the source,so avoiding the rotation process.The reconstruction problem of Compton scattering imaging is the inverse problem to solve electron densities from nonlinear equations,which is ill-posed.This means the solution exhibits instability and sensitivity to noise or erroneous measurements.Using the theory for reconstruction of sparse images,a reconstruction algorithm based on total variation minimization is proposed.The reconstruction problem is described as an optimization problem with nonlinear data-consistency constraint.The simulated results show that the proposed algorithm could reduce reconstruction error and improve image quality,especially when there are not enough measurements.     

基于压缩感知的欠定源信号恢复算法比较

构建了基于压缩感知的欠定盲源分离源信号恢复模型,比较研究了基于互补匹配追踪算法(CMP)、基于L1范数的互补匹配追踪算法(L1CMP)和基于修正牛顿的径向基函数算法(NRASR)实现欠定源信号恢复的应用效果。结果表明：源信号时域充分稀疏情况下,CMP,L1CMP和NRASR的恢复效果接近,但L1CMP算法计算复杂度最低;变换域充分稀疏情况下,CMP和L1CMP恢复效果接近,NRASR恢复效果较差;时域非充分稀疏情况下,CMP效果较差,L1CMP和NRASR效果接近。综合考虑,L1CMP算法效果最佳;在观测信号数和源数较少的情况下,算法在时域恢复信号精度会下降;稀疏表示法结合压缩感知重构能够提高源信号恢复的效果。     

An infrared image super-resolution reconstruction method based on compressive sensing

Limited by the properties of infrared detector and camera lens, infrared images are often detail missing and indistinct in vision. The spatial resolution needs to be improved to satisfy the requirements of practical application. Based on compressive sensing (CS) theory, this thesis presents a single image super-resolution reconstruction (SRR) method. With synthetically adopting image degradation model, difference operation-based sparse transformation method and orthogonal matching pursuit (OMP) algorithm, the image SRR problem is transformed into a sparse signal reconstruction issue in CS theory. In our work, the sparse transformation matrix is obtained through difference operation to image, and, the measurement matrix is achieved analytically from the imaging principle of infrared camera. Therefore, the time consumption can be decreased compared with the redundant dictionary obtained by sample training such as K-SVD. The experimental results show that our method can achieve favorable performance and good stability with low algorithm complexity.     

Dictionary learning based sinogram inpainting for CT sparse reconstruction

In CT (computed tomography), reconstruction from undersampling projection data is often ill-posed and suffers from severe artifact in the reconstructed images. To overcome this problem, this paper proposes a sinogram inpainting method based on recently rising sparse representation technology. In this approach, a dictionary learning based inpainting is used to estimate the missing projection data. The final image can be reconstructed by the analytic filtered back projection (FBP) reconstruction. We conduct experiments using both simulated and real phantom data. Compared to the comparative interpolation method, visual and numerical results validate the clinical potential of the proposed method.     

Metasurface aided intelligent reflecting surfaces for indoor GSSK-VLC downlink

To provide high-quality communication in the indoor generalized space shift keying (GSSK) aided visible light communications (VLC) downlink transmission, especially when the line-of-sight (LoS) link is blocked, a metasurface aided intelligent reflecting surfaces (mIRS) scheme is proposed. By controlling the reflection characteristics of incident light in a deliberate manner provided in this paper, the proposed mIRS-assisted indoor GSSK-VLC downlink can significantly enhance the signal quality at the receiver end. Furthermore, the maximum likelihood (ML) and efficient preprocessing enabled sparsity orthogonal matching pursuit (OMP) detectors are respectively presented for the considered system. Finally, simulations are demonstrated to verify the effectiveness of the proposed mIRS-assisted indoor GSSK-VLC downlink transmission.