[发明专利]一种基于深度学习的超声平面波复合成像方法在审
| 申请号： | 202110967319.1 | 申请日： | 2021-08-23 |
| 公开（公告）号： | CN113674376A | 公开（公告）日： | 2021-11-19 |
| 发明（设计）人： | 彭虎;谢忠文;郑驰超;韩志会 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00;G06T5/50;G06N3/04;G06N3/08;A61B8/00 |
| 代理公司： | 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司 34101 | 代理人： | 陆丽莉;何梅生 |
| 地址： | 230009 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的超声平面波复合成像方法，包括：第一步，构建输入样本数据，包括数据的获取以及预处理，第二步，构建从平面波射频数据到超声复合图像的映射，训练网络，调整网络参数，得到平面波信号重建出高质量超声图像的最优模型，具体采用以U‑Net为基础的神经网络架构，整个网络包括下采样、中间层、上采样以及输出模块；第三步，图像数据后处理。本发明将单次发射获得的平面波信号，通过深度神经网络，重建出需要多次平面波合成才能产生的超声图像，从而能降低获取高质量超声图像的复杂度，并提高帧频，以推动深度学习超声成像的发展。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 超声 平面波 复合 成像 方法 | ||
【主权项】：
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