公开(公告)号：CN112435305A

公开(公告)日：2021-03-02

申请号：CN202010657793.X

申请日：2020-07-09

Applicant: 上海大学

Inventor： 刘欣 ,  周天扬 ,  刘颖

IPC: G06T11/00 ,  G06T3/40 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的超高分辨超声成像方法，构建深度学习超分辨超声成像模型；基于仿真超声训练数据，训练上述构建的深度学习模型；在超声造影剂的介入下，对成像对象进行超声成像，以获取不同时刻的一组超声图像；然后基于训练好的深度学习模型，对上述实验获取的超声图像序列进行处理，实现对每一帧超声图像中微泡的精确定位；最后，将所有帧的定位结果进行叠加，实现超高分辨超声成像。本发明提出的方法在显著提高超声成像的空间分辨率的同时，保持了较高的成像时间分辨率。在深度学习模型训练完成之后的定位过程中，该方法的计算复杂度较小，并且避免了参数精细调节，不需要额外的人工干预，适用于快速的超高分辨超声成像。

公开(公告)号：CN109998589A

公开(公告)日：2019-07-12

申请号：CN201910278107.5

申请日：2019-04-09

Applicant: 上海大学

Inventor： 刘欣 ,  孔欢 ,  束月霞 ,  刘颖 ,  周天扬

IPC: A61B8/00 ,  G06T3/40

Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知的超高分辨超声成像方法。本方法是：对成像区域进行超声平面波扫描，获取不同时刻的一组平面波超声图像；对获取的所有平面波超声图像进行滤波操作；计算得到图像中多个微泡的横向标准差与纵向标准差，进而得到所有微泡的平均横向标准差和纵向标准差；基于此，可以得到成像系统的PSF；基于得到的PSF，生成测量矩阵；根据超声图像和微泡分布信息之间存在的线性关系，将微泡的位置信息从超声图像中求解出来；最后，将所有超声图像的微泡位置重叠到一张图像中，就得到了最终的超分辨超声成像结果。本发明的方法不仅能够极大提高超声成像的空间分辨率，而且还能提高超声成像的时间分辨率，适用于快速的超分辨超声成像。