[发明专利]一种基于深度学习的多稀疏策略的超声断层图像重建方法在审
| 申请号： | 202310238700.3 | 申请日： | 2023-03-07 |
| 公开（公告）号： | CN116433791A | 公开（公告）日： | 2023-07-14 |
| 发明（设计）人： | 尉迟明;丁明跃;朱心安;刘昭辉;王佳萌;张求德;周亮 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00;G06V10/40;G06V10/80;G06V10/774;G06N3/084 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 胡佳蕾 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的多稀疏策略的超声断层图像重建方法，属于超声断层成像技术领域。本发明在深度学习图像恢复的基础上，利用超声断层成像数据的特性，将采集到的稀疏数据进行二次采样重组，得到相当于稀疏数据的一系列子排列组合，再重建得到一系列不同稀疏策略的低质量超声断层图像，这些图像带有超声断层非线性重建中的纹理特征。使用特征提取网络得到稀疏发射的低质量图像的特征，输入重建网络，以完备数据集重建得到的高质量图像结果作为网络模型的目标，最终实现由稀疏超声回波数据到高质量图像结果的映射关系。与直接使用单组稀疏数据重建图像进行恢复的方法相比，该多稀疏方法可以更好地保留超声断层图像中的纹理特征。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 稀疏 策略 超声 断层 图像 重建 方法 | ||
【主权项】：
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