[发明专利]基于深度学习的平面波波束合成方法、系统、存储介质、设备

摘要

本发明提供一种基于深度学习的平面波波束合成方法，包括如下步骤：获取矩阵样本、模型训练、精度判定、波束合成。本发明还涉及基于深度学习的平面波波束合成系统、存储介质和电子设备。本发明公开了基于深度学习的平面波波束合成方法，该方法通过矩阵超声成像探头对相同位置的待检测组织发射超声成像波束获得第一矩阵样本与第二矩阵样本，将不同位置获取若干组一一对应的第一矩阵样本与第二矩阵样本分别作为输入端与标记端来训练网络，得到波束合成模型；通过波束合成模型可以通过低角度数的发射序列得到高角度数发射序列的成像质量，即获得高帧频且高分辨率的图像。

主权项

1.基于深度学习的平面波波束合成方法，其特征在于，包括如下步骤：/n获取矩阵样本，利用矩阵超声成像探头对待检测组织分别发射低角度数发射序列的平面成像波与多角度数发射序列的平面成像波得到第一矩阵样本与第二矩阵样本；其中，所述第一矩阵样本与第二矩阵样本通过矩阵超声成像探头对待检测组织发射超声成像波束的位置相同；/n模型训练，利用网络模型对若干组一一对应的所述第一矩阵样本与第二矩阵样本进行训练，得到波束合成模型；其中，所述第一矩阵样本与第二矩阵样本分别作为网络模型的输入与输出；/n精度判定，将待测试的数据输入所述波束合成模型进行数据合成，并利用梯度下降原理计算当损失函数最小时得到最优的波束合成模型；否则，返回步骤模型训练进行迭代训练；/n波束合成，利用矩阵超声成像探头对目标区域待检测组织发射低角度数发射序列的平面成像波得到目标矩阵数据，利用步骤精度判定中得到的波束合成模型对所述目标矩阵数据进行合成，得到最终合成的图像。/n