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申请/专利权人：天津大学
摘要：本发明提出了一种基于物理嵌入式神经网络的超声颅脑层析成像方法，其步骤为：首先，根据颅脑生物组织的分布特性，将真实物理CT脑模型转换为颅脑声学速度分布图；其次，根据颅脑速度分布图以及颅脑超声信号传播的物理特性，获取声场时域信号；接着，对声场时域信号进行数据预处理获取频域数据矩阵，建立数值模拟数据库；然后，搭建基于全波形反演算法和嵌入式物理的神经网络结构，并利用颅脑声学速度分布图和频域数据矩阵对网络进行训练，得到最优网络超参数的组合；最后，使用待预测的频域数据矩阵输入到网络中，实现高精度、实时的超声颅脑层析成像。本发明实现了对脑结构的组织定量化成像与评估，具有成像速度快，成像精度高的优点。
主权项：1.一种基于物理嵌入式神经网络的超声颅脑层析成像方法，其特征在于，其步骤如下：步骤一：根据颅脑生物组织的分布特性将真实物理CT脑模型转换为颅脑声学速度分布图；步骤二：根据颅脑声学速度分布图以及颅脑超声信号在生物组织各向同性介质中的传播物理特性获取声场时域信号；步骤三：对获取的声场时域信号进行数据预处理获取频域数据矩阵，构建数值模拟数据库；步骤四：搭建基于全波形反演算法和嵌入式物理的神经网络模型，包括正演前向卷积网络和反演子卷积网络；利用数据预处理后的颅脑声学速度分布图和频域数据矩阵对基于全波形反演算法和嵌入式物理的神经网络模型进行网络训练，得到最优的网络参数；步骤五：使用待预测的频域数据矩阵输入到训练好的基于全波形反演算法和嵌入式物理的神经网络模型中进行超声脑层析成像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 一种基于物理嵌入式神经网络的超声颅脑层析成像方法
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