摘要：在实际应用中,经典的奈奎斯特采样频率通常会造成采样信号数据量过大,不利于存储和传输。数据压缩可以通过对采样信号的进一步处理来降低数据传输的负担,但依然不能降低采样信号的数据量。如何在信号采样的过程即实现数据压缩,以及如何进行后续的信号重建工作是压缩感知（Compressed Sensing或Compressive Sampling,CS）研究的主要内容。压缩感知理论指出,若信号可以稀疏表达,则该信号可以从其少量投影中被大概率重建,大大降低信号的采样频率和数据量。压缩感知一经提出,就引起了相关领域的广泛关注。在医学成像领域,它已经成功应用于磁共振成像来加快信号采集速度。最近,压缩感知也开始应用于医学超声成像。本文综述了压缩感知在医学超声成像领域的研究进展,并对这一应用进行了展望。

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