[发明专利]一种基于深度学习的超快高质量的平面波超声成像方法有效
| 申请号： | 202110774364.5 | 申请日： | 2021-07-08 |
| 公开（公告）号： | CN113436109B | 公开（公告）日： | 2022-10-14 |
| 发明（设计）人： | 陆文凯;王钰清 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246 | 代理人： | 张文宝 |
| 地址： | 100084 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了属于医学超声成像技术领域的一种基于深度学习的超快高质量的平面波超声成像方法。首先采集多人不同部位的合成孔径超声的三维通道数据，并利用此三维通道数据生成平面波的二维通道数据；接着采用相应的波束形成技术处理上述两种通道数据，得到成对的合成孔径和平面波的超声RF数据，建立用于深度网络训练的数据集；然后利用前面建立的成对数据集中的平面波RF数据作为网络的输入，合成孔径RF数据作为网络的输出标签，训练后得到深度网络模型；最后将实际采集的平面波RF数据输入训练好的深度网络模型，输出其对应的合成孔径RF数据的估计。本发明不仅保持了平面波超声具有的超快成像的速度优势，还提高了成像质量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 超快高 质量 平面波 超声 成像 方法 | ||
【主权项】：
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