利用MATLAB對光聲血管進行識別:1、對光聲血管圖庫的圖像進行預處理包括歸一化、二值化、平滑、細化和毛刺修剪得到細化圖像;2、利用七個不變矩提取細化血管圖像的特征值建立數(shù)據(jù)集;3、利用SVM對血管圖片進行識別,證實基于光聲的血管圖像識別的可行性。
測試設備:
ATA-5620微弱信號放大器、固體激光器、超聲換能器、機械位移平臺、示波器、濾波器、微弱信號放大器和計算機、數(shù)據(jù)采集卡等。
實驗過程:
通過測試設備搭建固體激光器的OR-PAM系統(tǒng),OPO激光器輸出光束經(jīng)空間衰減和整形后,由定制的光纖耦合器耦合在光纖上。光學透鏡通過固定裝置安裝在三維機械位移平臺上進行掃描。信號由非聚焦超聲接收器獲取。使用微弱信號放大器ATA-5620對聲信號進行增益,使用多功能數(shù)據(jù)采集卡對模擬信號進行轉換并采集,而后由個人計算機進行數(shù)字化處理。
實驗系統(tǒng)圖
實驗結果:
測試結果如圖所示,將光聲信號作為檢測參數(shù)的峰峰值進行比較,圖上顯示出在相同能量下的假血管和真實脈管系統(tǒng)的光聲信號,其中假血管幅度遠小于真實血管。在實驗過程中,激光源、樣品和超聲換能器的相對位置不變。
實驗中所用到的前置放大器ATA-5620指標參數(shù):
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