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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利基于深度学习的经颅聚焦声全息透镜快速生成方法及系统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：CN119217721B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411322843.3，技术领域涉及：B29C64/386；该发明授权基于深度学习的经颅聚焦声全息透镜快速生成方法及系统是由刘欣;卜梦旭;顾文庭;李博艺;江雪;他得安设计研发完成，并于2024-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的经颅聚焦声全息透镜快速生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度学习的经颅聚焦声全息透镜快速生成方法及系统，在Matlab中使用k‑wave工具箱，利用时间反演法将预设的聚焦点设为声源，捕获超声换能器平面处的相位，以此设计声全息透镜；以预设焦点的位置与设计好的全息透镜作为数据集训练U‑net网络，所述U‑net网络的输入是预设焦点位置，输出是设计好的全息透镜；设置目标聚焦点，输入训练好的所述U‑net网络，并从训练好的所述U‑net网络输出获取所述目标聚焦点对应的全息透镜；基于所述U‑net网络输出全息透镜设计，通过3D打印进行所述全息透镜制造。基于深度学习的框架来实现快速准确的声全息透镜生成，解决了通过声全息透镜进行经颅聚焦过程中制作和验证声全息透镜消耗过大计算资源的问题。

本发明授权基于深度学习的经颅聚焦声全息透镜快速生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的经颅聚焦声全息透镜快速生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，在Matlab中使用k‑wave工具箱，利用时间反演法将预设的聚焦点设为声源，捕获超声换能器平面处的相位，以此设计声全息透镜； 步骤S2，以步骤S1中的预设焦点的位置与设计好的全息透镜作为数据集训练U‑net网络，所述U‑net网络的输入是预设焦点位置，输出是设计好的全息透镜； 步骤S3，设置目标聚焦点，输入训练好的所述U‑net网络，并从训练好的所述U‑net网络输出获取所述目标聚焦点对应的全息透镜； 步骤S4，基于所述U‑net网络输出全息透镜设计，通过3D打印进行所述全息透镜制造； 其中，骤S1中通过时间反演法设计声全息透镜，先预设目标聚焦焦点位置，在仿真中将该焦点作为声源，经颅在超声换能器放置位置接收信号，对信号进行相位提取，根据下式将提取到的相位信息转化为声全息透镜每个像素的高度谱，hi,j＝wi,j.cwater.clens2πf.clens‑cwater，其中wi,j是像素i,j对应的相位，cwater和clens是在水中和全息透镜材料中的声速，f是超声的中心频率，从而得到全息透镜每个像素的高度。

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