天津大学刘洋获国家专利权
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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种基于物理嵌入式神经网络的超声颅脑层析成像方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118674799B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410685285.0，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种基于物理嵌入式神经网络的超声颅脑层析成像方法是由刘洋;任佳豪;李健设计研发完成，并于2024-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于物理嵌入式神经网络的超声颅脑层析成像方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于物理嵌入式神经网络的超声颅脑层析成像方法，其步骤为：首先，根据颅脑生物组织的分布特性，将真实物理CT脑模型转换为颅脑声学速度分布图；其次，根据颅脑速度分布图以及颅脑超声信号传播的物理特性，获取声场时域信号；接着，对声场时域信号进行数据预处理获取频域数据矩阵，建立数值模拟数据库；然后，搭建基于全波形反演算法和嵌入式物理的神经网络结构，并利用颅脑声学速度分布图和频域数据矩阵对网络进行训练，得到最优网络超参数的组合；最后，使用待预测的频域数据矩阵输入到网络中，实现高精度、实时的超声颅脑层析成像。本发明实现了对脑结构的组织定量化成像与评估，具有成像速度快，成像精度高的优点。
本发明授权一种基于物理嵌入式神经网络的超声颅脑层析成像方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理嵌入式神经网络的超声颅脑层析成像方法，其特征在于，其步骤如下： 步骤一：根据颅脑生物组织的分布特性将真实物理CT脑模型转换为颅脑声学速度分布图； 步骤二：根据颅脑声学速度分布图以及颅脑超声信号在生物组织各向同性介质中的传播物理特性获取声场时域信号； 步骤三：对获取的声场时域信号进行数据预处理获取频域数据矩阵，构建数值模拟数据库； 步骤四：搭建基于全波形反演算法和嵌入式物理的神经网络模型，包括正演前向卷积网络和反演子卷积网络；利用数据预处理后的颅脑声学速度分布图和频域数据矩阵对基于全波形反演算法和嵌入式物理的神经网络模型进行网络训练，得到最优的网络参数； 步骤五：使用待预测的频域数据矩阵输入到训练好的基于全波形反演算法和嵌入式物理的神经网络模型中进行超声脑层析成像。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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