基于半監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的彈性模量分布重建

摘要： 在超聲彈性成像中，準(zhǔn)確重建組織彈性模量分布是一項(xiàng)重要挑戰(zhàn)。現(xiàn)有的基于深度學(xué)習(xí)的全監(jiān)督重建方法在訓(xùn)練中只使用了添加噪聲的計(jì)算機(jī)仿真位移數(shù)據(jù)，不能完全模擬在體超聲數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和多樣性。因此，本研究在訓(xùn)練中引入對(duì)在體超聲射頻信號(hào)追蹤得到的位移數(shù)據(jù)（即真實(shí)位移數(shù)據(jù)），對(duì)模型進(jìn)行半監(jiān)督訓(xùn)練，旨在提高網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，在仿體實(shí)驗(yàn)中，加入了真實(shí)位移數(shù)據(jù)的半監(jiān)督模型的平均絕對(duì)誤差...