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
- 专利权人:
- 发明人:
- 屈晓磊
- 申请号：
- CN202011533818.1
- 公开号：
- CN112674794B
- 申请日:
- 2020.12.21
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2023
- 代理人:
- 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。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
