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申请/专利权人：清华大学
申请日：2024-03-27
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118260552A
主分类号：G06F18/20
分类号：G06F18/20;A61B8/08;A61B8/00;G06N3/04;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本申请实施例公开了一种超声衰减系数估计方法及设备，可以提高直接根据超声射频信号估计得到的超声衰减系数的精度。所述方法包括：将第一目标对数时频谱输入至目标神经网络，得到目标神经网络输出的第二目标对数时频谱，第二目标对数时频谱为归一化后的第一目标对数时频谱，第一目标对数时频谱为经过目标介质的超声衰减系数衰减后的超声射频信号的对数时频谱；根据第二目标对数时频谱，估计目标介质的超声衰减系数；目标神经网络的训练步骤包括：根据已知超声衰减系数的衰减射频信号的对数时频谱、以及已知超声衰减系数的衰减射频信号的归一化后的对数时频谱，构建训练样本对；根据训练样本对，对神经网络进行训练，得到目标神经网络。
主权项：1.一种超声衰减系数估计方法，其特征在于，所述方法包括：将第一目标对数时频谱输入至目标神经网络，得到所述目标神经网络输出的第二目标对数时频谱，所述第二目标对数时频谱为归一化后的所述第一目标对数时频谱，所述第一目标对数时频谱为经过目标介质的超声衰减系数衰减后的超声射频信号的对数时频谱；根据所述第二目标对数时频谱，估计所述目标介质的超声衰减系数；其中，所述目标神经网络通过以下步骤训练得到：根据已知超声衰减系数的衰减射频信号的对数时频谱、以及所述已知超声衰减系数的衰减射频信号的归一化后的对数时频谱，构建训练样本对；根据所述训练样本对，对神经网络进行训练，得到所述目标神经网络。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 超声衰减系数估计方法及设备
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