基于并行注意力机制和深度神经网络的高质量远聚焦波超声图像重建
李垣涛
谢忠文
彭虎
合肥工业大学生物医学工程系,合肥230009
摘要：获得高质量的超声图像,通常需要做多次超声波的聚焦发射,为提高成像帧率而减少发射次数会降低成像质量.为解决该问题,本研究基于深度学习算法,使用Unet辅以并行注意力机制重建高质量远聚焦波超声图像.该方法最少能以16次聚焦发射的回波数据重建出原128次发射才能得到的高质量图像.本研究结合超声数据的特点,使用三维数据体作为输入,而非单张超声图像到另一张图像的直接映射重建.该方法在计算机仿真、物理体模以及人体实验上都得到了很好的结果.实验结果证明该方法在不牺牲图像质量的前提下,有效地降低了数据传输速率.
关键词：超声成像高质量图像重建深度学习注意力机制
分类号：R318(医用一般科学)
资助基金：国家自然科学基金(62071165)
论文发表日期：2021-09-25
在线出版日期：2026-09-11（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 225-232 )
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