CN115100069B 超声图像重建方法、系统、设备及介质 （清华大学）

US2021341436A1,2021.11.04reconstructionfromplanewaneuralnetwork.MedicalIreconstructionfromplanewaneuralnetwork.MedicalI通道数据和待求波束合成后数据间关系的测量模型和/或测量矩阵；通过向成像目标发射超声预先训练的求解波束合成逆问题的神经网络获因此，本发明能够大幅缩短单幅图像的重建时间，使得短时间内重建多幅图像并进行相干复2建立描述超声系统所接收的RF通道数据和待求波束合成后数据间关系的测量模型和/7)将成像区域每个网格点的回波信号依次重排为测量矩阵的每一列，获得测量矩阵，通过向成像目标发射超声波并接收回波信号，获得反映该目标声学特性的RF通道数基于RF通道数据和测量模型和/或测量矩阵，基于预先训练的求解波束合成逆问题的基于设置的神经网络的相关参数、均方误差损失函3第一单元，被配置为建立描述超声系统所接收的RF通道7)将成像区域每个网格点的回波信号依次重排为测量矩阵的每一列，获得测量矩阵，第二单元，被配置为通过向成像目标发射超声波并接收回波信行时用于实现权利要求1～4任一项所述的超声图7.一种计算机可读存储介质，其特征在于4从而发射具有平面波前的超声信号来探查整个成像区域。由于在PWI发射过程中声束没有成像中各通道接收到的回波信号都来自于某条聚焦线的情况而设计。当将DAS方法应用于PWI时，非聚焦发射波束带来的大量离轴散射信号将无法得到有效抑制。这两点共同导致PWI的图像质量通常都比较差。平面波相干复合技术通过叠加不同角度PW发射后所重建获[0003]为了在不较大牺牲PWI帧频的前提下改善其图像质量，现有技术将各种先进的波束合成方法引入了PWI中。SR(Sparseregularization)方法可以提高PWI成像的空间分辨目前基于SR的波束合成方法存在两个较大的问题：(1)需要占用大量内存空间以存储庞大量样本的训练集将花费巨大的时间和计算成本；(2)传统SR方法重建图像时需要依据待重到最优时生成的质量欠佳的训练数据将会限制所训练网5[0006]针对上述问题，本发明的目的是提供一种能够大幅缩短[0008]建立描述超声系统所接收的RF通道数据和待求波束合成后数据间关系的测量模[0010]基于RF通道数据和测量模型和/或测量矩阵，基于预先训练的求解波束合成逆问6[0032]进一步地，采用自监督学习的策略完成求解波束合成逆将超声通道数据通过反投影方法生成波束合成逆问题的初始解作为网络的输入，Frequency,射频)通道数据同时作为网络训练过程的输入和标签，本策略绕开了网络训练对于逆问题真值解的需求，使得网络的性能不会受到用于生成训练标签的传统算法的限7这种空间相对关系术语意于包括除图中描绘的方位之外的收的RF通道数据和待求波束合成后数据间关系的测量模型和/或测量矩阵；通过向成像目和测量模型和/或测量矩阵，基于预先训练的求解波束合成逆问题的神经网络获得高质量声系统所接收到的RF通道数据YER"和待求波束合成后数据xeRl之间的线性测量模8据实际需要选择其他的网格划分方法(例如凸阵或相控阵成像时，可以在一个扇形区域内[0070]进一步地，通过将掩膜施加于通道数据上提取该点9小等)设计具有合适层数和卷积核尺寸等参数的(卷积)神经网[0078]本实施例使用一个12层的编码-解码网络，其中编码部分用于提取信号的高阶特[0083]进一步地，激活函数不限于Tanh，可以采用ReLU或LeakyReLU，另外也可以不用[0084]更进一步地，本实施例的神经网络还可以向基于U-net框架的网络引入残差块中初始解(使用延时叠加波束合成方法或反投影算法获得)被同时用作网络的输入和标贝西(Daubechies,db)小波变换(基于db1表示向量的l1-范数。和D2分别是沿着横向和轴向的有限差分算子(垂直和沿着超声波束方声组织)的同时压制幅值较小的噪声(如无回声区域内的旁瓣或电子噪声等)，以提高不同,λ2和λ3是对应约束项的权重。练策略，在训练过程中将RF通道数据同时作为网络的输入和标签，从而绕过训练过程对于要先将超声通道数据通过反投影方法生成波束合成逆问题的初始解作为网络的[0112]在训练阶段2中，网络重建所得的高质量解x/被用于恢复得到其对应的通道数据实施例采用的硬件平台具有IntelXeonE5-2620CPU,128GB内存和4块具有12GB显存的[0130]计算机可读存储介质可以是保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定[0133]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或其他可编程设备上执行的指令