@第{CiCP-25-1564条，作者={}，title={高强度聚焦超声治疗中基于能量的声像差估计的贝叶斯方法}，journal={计算物理中的通信}，年份={2019}，体积={25}，数字={5}，页数={1564--1590}，抽象={高强度聚焦超声是一种非侵入性治疗方法利用超声波束在小体积内产生热量的病变组织。该技术应用中的一个常见挑战是生物介质可以使超声束散焦。这里我们减少了以下问题将光束重新聚焦到估计由以下原因引起的声像差的逆问题生物组织的声辐射力成像数据。我们求逆使用具有分层先验的贝叶斯框架并求解逆问题使用Metropolis-within-Gibbs算法的问题。使用以下工具测试框架合成和实验数据集。我们证明我们的方法具有能够使用小数据集（仅32次声波测试）估计畸变，这会导致处理过程显著加快。此外，我们的方法与广泛的超声处理测试兼容，并可应用于其他基于能量的测量技术。
},issn={1991-7120}，doi={https://doi.org/10.4208/cicp.OA-2018-0007},url={http://global-sci.org/intro/article_detail/cicp/12962.html}}
TY-JOUR公司T1-一种基于能量的高强度聚焦超声治疗中声像差估计的贝叶斯方法JO-计算物理通信VL-5级SP-1564EP-15902019年上半年DA-2019/01年序号-25做-http://doi.org/10.4208/cicp.OA-2018-007UR-（欧元）https://global-sci.org/intro/article_detail/cicp/12962.htmlKW-聚焦超声，MR-ARFI，逆问题，贝叶斯，参数估计。AB公司-高强度聚焦超声是一种非侵入性治疗方法利用超声波束在小体积内产生热量的病变组织。该技术应用中的一个常见挑战是生物介质可以使超声束散焦。这里我们减少了以下问题将光束重新聚焦到估计由以下原因引起的声像差的逆问题生物组织的声辐射力成像数据。我们求逆使用具有分层先验的贝叶斯框架并求解逆问题使用Metropolis-within-Gibbs算法的问题。使用以下工具测试框架合成和实验数据集。我们证明我们的方法具有能够使用小数据集（仅32次声波测试）估计畸变，这会导致处理过程显著加快。此外，我们的方法与广泛的超声处理测试兼容，并可应用于其他基于能量的测量技术。
巴达德·侯赛尼（Bamdad Hosseini）、查尔斯·穆根诺（Charles Mougenot）、塞缪尔·皮查多（Samuel Pichardo）、埃洛迪·康斯坦西尔（Elodie Constanciel）、詹姆斯·德雷克（James M.Drake）和约翰·斯托。(2020). 高强度聚焦超声治疗中基于能量的声像差估计的贝叶斯方法。计算物理中的通信.25(5).1564-1590.doi:10.4208/cicp。OA-2018-0007
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