[发明专利]基于互信息的受限视角光声图像重构方法

权利要求书

1.一种基于互信息的受限视角光声图像重构方法，其特征在于，包括以下步骤：

针对超声探头接收的超声信号使用时域重构算法得到的DAS图像x_i，同时，使用频域重构算法得到的k空间图像x_k；

将DAS图像x_i与k空间图像x_k输入时频域U形网络模型后重构得到光声图像，其中，时频域U形网络模型采用编码器-解码器结构：

DAS图像x_i输入编码器后先经过快速傅里叶变换后取复数的实部，随后与输入编码器的k空间图像x_k通道连接后输入信息共享模块一；k空间图像x_k输入编码器后先经过快速逆傅里叶变换后取复数的实部，随后与输入编码器的DAS图像x_i通道连接后输入信息共享模块一；

通过信息共享模块一得到的时域输出一和频域输出一经过最大池化层一后作为信息共享模块二的时域输入和频域输入；信息共享模块二得到的时域输出二和频域输出二经过最大池化层二后作为信息共享模块三的时域输入和频域输入；信息共享模块三得到的时域输出三和频域输出三经过最大池化层三后作为信息共享模块四的时域输入和频域输入；信息共享模块四的时域输出四和频域输出四经过最大池化层四后，频域输出四再经过逆傅里叶变换后与时域输出四在通道上连接在一起，随后经过卷积核计算得到中间潜在表征z₂，中间潜在表征z₂为编码器的最终输出；

信息共享模块一、信息共享模块二、信息共享模块三及信息共享模块四对时域输入和频域输入进行相同的处理，将信息共享模块一、信息共享模块二、信息共享模块三或信息共享模块四定义为信息共享模块，则有：

信息共享模块提取时域输入的浅层特征后输出给解码器；

信息共享模块将提取到的时域输入的高层次特征、提取到的频域输入变换到时域后的高层次特征与时域输入的原始特征交互融合后形成时域输出一、时域输出二、时域输出三或时域输出四；

信息共享模块将提取到的频域输入的高层次特征、提取到的时域输入变换到频域后的高层次特征与频域输入的原始特征交互融合后形成频域输出一、频域输出二、频域输出三或频域输出四；

解码器将编码器输出的中间潜在表征z₂恢复为光声图像。

2.如权利要求1所述的一种基于互信息的受限视角光声图像重构方法，其特征在于，所述最大池化层一、所述最大池化层二、所述最大池化层三及所述最大池化层四均为2×2的最大池化层。

3.如权利要求1所述的一种基于互信息的受限视角光声图像重构方法，其特征在于，所述信息共享模块将时域输入直接输出以提取所述时域输入的浅层特征，输出的时域输入经过两个3×3的卷积核计算后连接给对应的解码器部分，以保留时域的浅层信息，其中，每个卷积操作后都额外附加了批归一化和ReLU激活操作。

4.如权利要求1所述的一种基于互信息的受限视角光声图像重构方法，其特征在于，所述时域输入在所述信息共享模块内经过两个3×3的卷积核计算和两个残差卷积层计算提取得到所述时域输入的高层次特征，其中，每个卷积操作后都额外附加了批归一化和ReLU激活操作；

所述时域输入在所述信息共享模块内经过快速傅里叶变换后再经过两个3×3的卷积核计算和两个残差卷积层计算提取得到所述时域输入变换到频域后的高层次特征，其中，每个卷积操作后都额外附加了批归一化和ReLU激活操作；

所述时域输入在所述信息共享模块内不经过任何计算以保留时域输入的原始特征。

5.如权利要求1所述的一种基于互信息的受限视角光声图像重构方法，其特征在于，所述时域输入的高层次特征、所述频域输入变换到时域后的高层次特征与所述时域输入的原始特征在通道连接后经过两个3×3的卷积核计算后得到所述时域输出一、时域输出二、时域输出三或时域输出四，其中，每个卷积操作后都额外附加了批归一化和ReLU激活操作。