[發明專利]基于寬頻帶聲學超材料的超聲無創穿顱成像方法及系統有效
| 申請號: | 202011115204.1 | 申請日: | 2020-10-19 |
| 公開(公告)號: | CN112244894B | 公開(公告)日: | 2021-10-12 |
| 發明(設計)人: | 鄭音飛;蔣東;段會龍 | 申請(專利權)人: | 浙江大學 |
| 主分類號: | A61B8/08 | 分類號: | A61B8/08;A61B8/00 |
| 代理公司: | 北京高沃律師事務所 11569 | 代理人: | 張夢澤 |
| 地址: | 310013 浙江*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 寬頻 聲學 材料 超聲 無創穿顱 成像 方法 系統 | ||
1.一種基于寬頻帶聲學超材料的超聲無創穿顱成像方法,其特征在于,包括:
獲取不同的聲學超材料參數的組合分別與顱骨作為整體所對應的反射信號;所述聲學超材料參數包括平均粒徑、摻雜比、厚度以及基體分子量;所述反射信號為反射回波信號中幅值最小的信號;
根據待確定的反射信號和訓練好的三層BP神經網絡確定待確定的聲學超材料參數的組合;所述訓練好的三層BP神經網絡以反射信號輸入,以所述反射信號對應的聲學超材料參數組合為輸出;
判斷所述待確定的聲學超材料參數的組合是否在閾值空間內;
若在,則利用所述待確定的聲學超材料參數的組合制備聲學超材料;
根據制備的聲學超材料和分辨率模具進行超聲無創穿顱成像;
若不在,則更新待確定的反射信號,并將更新后的待確定的反射信號替換所述待確定的反射信號,并返回所述根據待確定的反射信號和訓練好的三層BP神經網絡確定待確定的聲學超材料參數的組合的步驟。
2.根據權利要求1所述的一種基于寬頻帶聲學超材料的超聲無創穿顱成像方法,其特征在于,所述獲取不同的聲學超材料參數的組合分別與顱骨作為整體所對應的反射信號,具體包括:
根據所述不同的聲學超材料參數的組合對應制備聲學超材料;
將制備的聲學超材料以及顱骨確定為待采集部分;
根據探頭獲取所述待采集部分的反射信號。
3.根據權利要求1所述的一種基于寬頻帶聲學超材料的超聲無創穿顱成像方法,其特征在于,所述獲取不同的聲學超材料參數的組合分別與顱骨作為整體所對應的反射信號,之后還包括:
對不同的聲學超材料參數的組合對應的反射信號進行歸一化處理。
4.根據權利要求1所述的一種基于寬頻帶聲學超材料的超聲無創穿顱成像方法,其特征在于,所述根據待確定的反射信號和訓練好的三層BP神經網絡確定待確定的聲學超材料參數的組合,之前還包括:
根據所述不同的聲學超材料參數的組合以及所述不同的聲學超材料參數的組合對應的反射信號構建三層BP神經網絡;
利用所述不同的聲學超材料參數的組合訓練所述三層BP神經網絡。
5.一種基于寬頻帶聲學超材料的超聲無創穿顱成像系統,其特征在于,包括:
反射信號獲取模塊,用于獲取不同的聲學超材料參數的組合分別與顱骨作為整體所對應的反射信號;所述聲學超材料參數包括平均粒徑、摻雜比、厚度以及基體分子量;所述反射信號為反射回波信號中幅值最小的信號;
聲學超材料參數的組合確定模塊,用于根據待確定的反射信號和訓練好的三層BP神經網絡確定待確定的聲學超材料參數的組合;所述訓練好的三層BP神經網絡以反射信號輸入,以所述反射信號對應的聲學超材料參數組合為輸出;
第一判斷模塊,用于判斷所述待確定的聲學超材料參數的組合是否在閾值空間內;
聲學超材料制備模塊,用于若在,則利用所述待確定的聲學超材料參數的組合制備聲學超材料;
超聲無創穿顱成像模塊,用于根據制備的聲學超材料和分辨率模具進行超聲無創穿顱成像;
待確定的反射信號更新模塊,用于若不在,則更新待確定的反射信號,并將更新后的待確定的反射信號替換所述待確定的反射信號,并返回所述根據待確定的反射信號和訓練好的三層BP神經網絡確定待確定的聲學超材料參數的組合的步驟。
6.根據權利要求5所述的一種基于寬頻帶聲學超材料的超聲無創穿顱成像系統,其特征在于,所述反射信號獲取模塊具體包括:
聲學超材料制備單元,用于根據所述不同的聲學超材料參數的組合對應制備聲學超材料;
待采集部分確定單元,用于將制備的聲學超材料以及顱骨確定為待采集部分;
反射信號確定單元,用于根據探頭獲取所述待采集部分的反射信號。
7.根據權利要求5所述的一種基于寬頻帶聲學超材料的超聲無創穿顱成像系統,其特征在于,還包括:
歸一化處理模塊,用于對不同的聲學超材料參數的組合對應的反射信號進行歸一化處理。
8.根據權利要求5所述的一種基于寬頻帶聲學超材料的超聲無創穿顱成像系統,其特征在于,還包括:
三層BP神經網絡構建模塊,用于根據所述不同的聲學超材料參數的組合以及所述不同的聲學超材料參數的組合對應的反射信號構建三層BP神經網絡;
三層BP神經網絡訓練模塊,用于利用所述不同的聲學超材料參數的組合訓練所述三層BP神經網絡。
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