-
公开(公告)号：CN115736986A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211399348.3
申请日：2022-11-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于L1范数的源编码全波形反演超声层析成像方法及设备，属于面向乳腺癌早期诊断的超声层析成像技术领域。为了解决现有的全波形反演存在计算量需求大，串扰噪声抑制能力弱的问题。本发明所述方法获取观测声压、初始声场、声源等数据，然后以L1范数作为源编码FWI成像的目标函数，迭代地求解L1范数问题并更新声场数据，当满足迭代结束的条件时确定声场最终数据，重建图像。本发明利用L1范数作为源编码FWI算法的目标函数，结合Bregman变量分裂求解问题有效减少了计算量和串扰噪声且加快了收敛速度，适用于乳腺癌早期诊断的新型医学影像超声层析成像的应用。
-
公开(公告)号：CN119919514A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411866073.9
申请日：2024-12-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供一种基于源编码的互相关校正全波形反演超声层析成像方法。步骤1：采集实测声压信号，设置初始声速模型和每个阶段的迭代次数，初始化迭代次数；步骤2：基于步骤1的初始声速模型和每个阶段的迭代次数，在每个阶段的第一次迭代计算预测信号dm(xn,t)与实测信号gm(xn,t)的走时差，基于该走时生成该阶段的中间信号，在该阶段除第一次迭代外不更新走时差；步骤3：基于步骤2产生的中间信号和预测信号，对中间信号和预测信号进行编码；步骤4：基于步骤3编码的中间信号和预测信号，计算伴随波场和梯度，确定声速模型迭代的步长，完成模型更新；步骤5：获取最终模型。本发明在不显著增加计算量的同时提高传统的基于FWI超声层析成像算法的稳定性。
-
公开(公告)号：CN115736986B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202211399348.3
申请日：2022-11-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于L1范数的源编码全波形反演超声层析成像方法及设备，属于面向乳腺癌早期诊断的超声层析成像技术领域。为了解决现有的全波形反演存在计算量需求大，串扰噪声抑制能力弱的问题。本发明所述方法获取观测声压、初始声场、声源等数据，然后以L1范数作为源编码FWI成像的目标函数，迭代地求解L1范数问题并更新声场数据，当满足迭代结束的条件时确定声场最终数据，重建图像。本发明利用L1范数作为源编码FWI算法的目标函数，结合Bregman变量分裂求解问题有效减少了计算量和串扰噪声且加快了收敛速度，适用于乳腺癌早期诊断的新型医学影像超声层析成像的应用。
-
-
Search Results
3
records
(took 0.015 seconds)
