[发明专利]超声弹性图像的成像方法、装置、设备及介质在审
| 申请号： | 201910797347.6 | 申请日： | 2019-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN110517249A | 公开（公告）日： | 2019-11-29 |
| 发明（设计）人： | 张贺晔;刘子龙;李吉平;吴万庆 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G16H50/20 |
| 代理公司： | 44368 深圳市智胜联合知识产权代理有限公司 | 代理人： | 齐文剑<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请提供了一种超声弹性图像的成像方法、装置、设备及介质，包括：利用人工神经网络的自学习能力，建立超声弹性图像中的射频数据与病变特征之间的对应关系；获取患者的当前超声弹性图像的当前射频数据；通过所述对应关系，确定与所述当前射频数据对应的当前病变特征；具体地，确定与所述射频数据对应的当前病变特征，包括：将所述对应关系中与所述当前射频数据相同的射频数据所对应的病变特征，确定为所述当前病变特征。通过本方法可以直接通过射频信号重建超声弹性成像；并且仅以计算模拟为训练数据就可以从真实的射频数据中推断出真实的弹性成像分布；本方法的神经网络框架可以直接从超声射频数据产生位移场和应变场。 | ||
| 搜索关键词： | 射频数据 病变特征 超声弹性 图像 超声弹性成像 人工神经网络 超声射频 弹性成像 计算模拟 射频信号 神经网络 数据产生 训练数据 位移场 应变场 自学习 成像 推断 重建 申请 | ||
【主权项】：
1.一种超声弹性图像的成像方法，其特征在于，包括：/n利用人工神经网络的自学习能力，建立超声弹性图像中的射频数据与病变特征之间的对应关系；/n获取患者的当前超声弹性图像的当前射频数据；/n通过所述对应关系，确定与所述当前射频数据对应的当前病变特征；具体地，确定与所述射频数据对应的当前病变特征，包括：将所述对应关系中与所述当前射频数据相同的射频数据所对应的病变特征，确定为所述当前病变特征。/n
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