磁声耦合成像中基于声信号的样本边界提取算法优化与应用研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今科技飞速发展的时代，成像技术在众多领域发挥着举足轻重的作用。其中，磁声耦合成像作为一种新兴的多物理场耦合成像技术，近年来受到了广泛的关注。它巧妙地融合了电磁场与声场的特性，为获取物质内部信息提供了全新的视角和方法。

从原理上讲，磁声耦合成像基于洛伦兹力效应。当置于静磁场中的物体受到交变电磁场激励时，物体内部会产生感应电流，此感应电流在静磁场的作用下会受到洛伦兹力，进而引发物体的振动，产生超声信号。通过检测这些超声信号，并利用特定的算法进行处理和重建，就能够获取物体内部的电导率分布等信息，实现对物