一种结合深度学习与吉洪诺夫正则化反演的超声CT声速重建方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202011533818.1
IPC分类号：A61B8/00
申请日期：
2020-12-21
申请人：
苏州二向箔科技有限公司

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种结合深度学习与吉洪诺夫正则化反演的超声CT声速重建方法
申请号	CN202011533818.1	申请日期	2020-12-21
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-04-20	公开/公告号	CN112674794A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	A61B8/00 ? IPC结构图谱： A 人类生活必需 A6 保健；救生；娱乐 A61 医学或兽医学；卫生学 A61B 诊断；外科；鉴定（分析生物材料入G01N，如G01N33/48） A61B8/00 用超声波、声波或次声波的诊断〔4〕	IPC分类号	A;6;1;B;8;/;0;0查看分类表>
申请人	苏州二向箔科技有限公司	申请人地址	江苏省苏州市高新区金山路10号209-7室变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	苏州二向箔科技有限公司	当前权利人	苏州二向箔科技有限公司
发明人	屈晓磊
代理机构	北京科家知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	宫建华

摘要

本发明提供了一种结合深度学习与吉洪诺夫正则化反演的超声CT声速重建方法，包括以下步骤：S1：分别在纯水介质时和有目标介质时的环形超声CT中获取各超声换能器接收到的原始数据，并获取各超声换能器接收信号的最早到达时间，绘制渡越时间差异图；S2：利用深度学习的方法来拟合声波折射影响带来的非线性映射，以折射矫正的方式将S1中绘制所得的带有折射影响的渡越时间差异图矫正为对应的无折射影响的渡越时间差异图；S3：利用直线假设下的吉洪诺夫正则化反演方法对S2中所得的无折射影响的渡越时间差异图进行重构，得到声速图像。通过本申请的公布，提高了重建结果的精度，并避免了多次迭代、正则化调参等繁琐步骤。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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