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龍圖騰網(wǎng)恭喜浙江大學(xué)申請的專利基于深度學(xué)習(xí)的超聲聲速圖像重建方法和系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119516023B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-04發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510084740.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F17/00；該發(fā)明授權(quán)基于深度學(xué)習(xí)的超聲聲速圖像重建方法和系統(tǒng)是由朱新建;成駿楠;劉姍娜;滕沖;沈玉強(qiáng);李暢設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-01-20向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于深度學(xué)習(xí)的超聲聲速圖像重建方法和系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于深度學(xué)習(xí)的超聲聲速圖像重建方法和系統(tǒng)，該方法包括：獲取超聲原始通道數(shù)據(jù)；將超聲原始通道數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的聲速圖像重建模型，生成聲速圖，該模型包含編碼器和解碼器，編碼器包括初步特征提取模塊、GCSA模塊和后續(xù)特征處理模塊，初步特征提取模塊用于提取原始特征圖；GCSA模塊融合了通道注意力、通道洗牌和空間注意力機(jī)制，GCSA模塊將接收到的原始特征圖進(jìn)行處理，生成優(yōu)化特征圖；后續(xù)特征處理模塊，用于對優(yōu)化特征圖進(jìn)一步進(jìn)行處理，生成編碼器的輸出特征圖；解碼器接收編碼器的輸出特征圖，將編碼器的輸出特征圖轉(zhuǎn)化為聲速矩陣，從而生成聲速圖。本發(fā)明的方法提高了特征的表達(dá)能力，使得生成的聲速圖精度更高。

本發(fā)明授權(quán)基于深度學(xué)習(xí)的超聲聲速圖像重建方法和系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于深度學(xué)習(xí)的超聲聲速圖像重建方法，其特征在于，包括：獲取超聲原始通道數(shù)據(jù)；將超聲原始通道數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的聲速圖像重建模型，生成聲速圖，其中，聲速圖像重建模型包含編碼器和解碼器，編碼器按照信號流的方向依次包括初步特征提取模塊、GCSA模塊和后續(xù)特征處理模塊，初步特征提取模塊用于提取原始特征圖；GCSA模塊融合了通道注意力、通道洗牌和空間注意力機(jī)制，GCSA模塊將接收到的原始特征圖進(jìn)行處理，生成優(yōu)化特征圖；后續(xù)特征處理模塊，用于對優(yōu)化特征圖進(jìn)一步進(jìn)行處理，生成編碼器的輸出特征圖；解碼器接收編碼器的輸出特征圖，將編碼器的輸出特征圖轉(zhuǎn)化為聲速矩陣，從而生成聲速圖；GCSA模塊包括通道注意力子模塊和空間注意力子模塊，通道注意力子模塊接收初步特征圖生成通道注意力圖；通道注意力子模塊還將通道注意力圖與初步特征進(jìn)行相乘，得到增強(qiáng)后的特征圖，并對增強(qiáng)后的特征圖進(jìn)行通道洗牌，生成混洗后的特征圖；空間注意力子模塊接收混洗后的特征圖，生成空間注意力圖；GCSA模塊還將混洗后的特征圖與空間注意力圖進(jìn)行相乘，生成優(yōu)化的特征圖；通道注意力子模塊接收初步特征圖生成通道注意力圖，具體包括：S11：接收初步特征圖；S12：對初步特征圖進(jìn)行維度置換，將通道維度移至最后一維；S13：對維度置換后的特征圖輸入多層感知機(jī)，多層感知機(jī)的第一層將通道數(shù)縮減為初始通道數(shù)的四分之一，然后通過ReLU激活函數(shù)進(jìn)行非線性變換，多層感知機(jī)的第二層將通道數(shù)恢復(fù)至初始通道維度；S14：再次執(zhí)行維度置換，將S13生成的特征圖的形狀恢復(fù)至與初步特征圖的形狀相同；S15：將S14的結(jié)果通過Sigmoid函數(shù)，生成通道注意力圖；空間注意力子模塊接收混洗后的特征圖，生成空間注意力圖，具體包括：S21：接收混洗后的特征圖；S22：將混洗后的特征圖進(jìn)行卷積操作，使得卷積后生成的特征圖的通道數(shù)變?yōu)榛煜春筇卣鲌D的四分之一；S23：將S22生成的特征圖經(jīng)過批歸一化與ReLU激活函數(shù)進(jìn)行非線性轉(zhuǎn)換；S24：將S23的結(jié)果再次進(jìn)行卷積操作，使得卷積生成的特征圖的通道數(shù)恢復(fù)至初始通道維度；S25：將S24的結(jié)果經(jīng)過批歸一化以及Sigmoid激活函數(shù)，生成空間注意力圖。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人浙江大學(xué)，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區(qū)余杭塘路866號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。