[发明专利]一种基于全卷积神经网络的声波渡越时间检测方法

摘要

本发明公开了一种基于全卷积神经网络的声波渡越时间检测方法，通过将全卷积神经网络应用于医学超声CT中渡越时间的检测，可以得到更高的渡越时间检测精度以及更好的噪声鲁棒性。与传统的渡越时间检测方法只能结合输入信号的几个特征相比，本发明采用的基于全卷积神经网络的声波渡越时间检测方法，能够自动提取多个且不同层次的特征，不仅可以利用到输入信号的局部细节信息，还能结合输入信号的整体趋势来进行分析，从而能够得到更加准确的结果。并且，本发明采用容易标记的仿真数据进行训练，不需要对庞大的数据集一一进行手动标记，可以节省检测时间、降低检测成本。

主权项

1.一种基于全卷积神经网络的声波渡越时间检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：对待测信号进行时窗截取，截取的长度保持一致，记下时窗起点在所述待测信号中对应的时间，并对待测信号进行取绝对值和归一化处理；S2：将处理后的待测信号输入训练好的全卷积神经网络模型，得到输出函数；S3：寻找所述输出函数的最大值在所述待测信号中对应的时间，所述输出函数的最大值在所述待测信号中对应的时间，与所述待测信号在时窗截取过程中记下的时窗起点在所述待测信号中对应的时间之和，为检测到的渡越时间。