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申请/专利权人：皇家飞利浦有限公司
摘要：具有深度学习神经网络的超声系统被用于通过对正交信息的分析消除颈动脉的B模式图像中的薄雾伪影。在所描述的实施方式中，正交信息包括B模式图像的结构信息以及与B模式图像的视场相同的视场的运动信息。在另一实施例中，神经网络通过降低伪影的深度处的TGC增益来降低薄雾伪影。
主权项：1.一种用于使用深度学习来提高超声图像的图像质量的超声诊断成像系统，包括：超声探头，其适于采集超声图像信号；B模式图像处理器，其被耦合到所述探头，所述B模式图像处理器适于产生B模式超声图像，其中，所述超声诊断成像系统适于产生由所述B模式超声图像所成像的区域的正交信息，并且其中，所述正交信息包括关于血流运动的信息；神经网络模型，其被耦合以接收所述B模式超声图像，并且被配置为基于所述B模式超声图像和所述正交信息来识别所述B模式超声图像中的血管中的伪影，所述神经网络模型被训练为使用B模式图像以及与所述B模式图像相同的图像场的正交信息来检测B模式图像中的伪影；时间增益控制电路，其被耦合以接收所述超声图像信号，其中，所述时间增益控制电路适于响应于对伪影的所述识别而降低所识别的伪影在所述B模式超声图像中的深度处的增益，以便从所述B模式超声图像消除所识别的伪影；以及显示器，其适于显示具有降低的伪影含量的所述B模式超声图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 皇家飞利浦有限公司 具有用于图像伪影识别和移除的深度学习网络的超声系统
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