买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利基于深度学习的超声声速图像重建方法和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：CN119516023B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202510084740.6，技术领域涉及：G06F17/00；该发明授权基于深度学习的超声声速图像重建方法和系统是由朱新建;成骏楠;刘姗娜;滕冲;沈玉强;李畅设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的超声声速图像重建方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的超声声速图像重建方法和系统，该方法包括：获取超声原始通道数据；将超声原始通道数据输入训练好的声速图像重建模型，生成声速图，该模型包含编码器和解码器，编码器包括初步特征提取模块、GCSA模块和后续特征处理模块，初步特征提取模块用于提取原始特征图；GCSA模块融合了通道注意力、通道洗牌和空间注意力机制，GCSA模块将接收到的原始特征图进行处理，生成优化特征图；后续特征处理模块，用于对优化特征图进一步进行处理，生成编码器的输出特征图；解码器接收编码器的输出特征图，将编码器的输出特征图转化为声速矩阵，从而生成声速图。本发明的方法提高了特征的表达能力，使得生成的声速图精度更高。

本发明授权基于深度学习的超声声速图像重建方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的超声声速图像重建方法，其特征在于，包括：获取超声原始通道数据；将超声原始通道数据输入训练好的声速图像重建模型，生成声速图，其中，声速图像重建模型包含编码器和解码器，编码器按照信号流的方向依次包括初步特征提取模块、GCSA模块和后续特征处理模块，初步特征提取模块用于提取原始特征图；GCSA模块融合了通道注意力、通道洗牌和空间注意力机制，GCSA模块将接收到的原始特征图进行处理，生成优化特征图；后续特征处理模块，用于对优化特征图进一步进行处理，生成编码器的输出特征图；解码器接收编码器的输出特征图，将编码器的输出特征图转化为声速矩阵，从而生成声速图；GCSA模块包括通道注意力子模块和空间注意力子模块，通道注意力子模块接收初步特征图生成通道注意力图；通道注意力子模块还将通道注意力图与初步特征进行相乘，得到增强后的特征图，并对增强后的特征图进行通道洗牌，生成混洗后的特征图；空间注意力子模块接收混洗后的特征图，生成空间注意力图；GCSA模块还将混洗后的特征图与空间注意力图进行相乘，生成优化的特征图；通道注意力子模块接收初步特征图生成通道注意力图，具体包括：S11：接收初步特征图；S12：对初步特征图进行维度置换，将通道维度移至最后一维；S13：对维度置换后的特征图输入多层感知机，多层感知机的第一层将通道数缩减为初始通道数的四分之一，然后通过ReLU激活函数进行非线性变换，多层感知机的第二层将通道数恢复至初始通道维度；S14：再次执行维度置换，将S13生成的特征图的形状恢复至与初步特征图的形状相同；S15：将S14的结果通过Sigmoid函数，生成通道注意力图；空间注意力子模块接收混洗后的特征图，生成空间注意力图，具体包括：S21：接收混洗后的特征图；S22：将混洗后的特征图进行卷积操作，使得卷积后生成的特征图的通道数变为混洗后特征图的四分之一；S23：将S22生成的特征图经过批归一化与ReLU激活函数进行非线性转换；S24：将S23的结果再次进行卷积操作，使得卷积生成的特征图的通道数恢复至初始通道维度；S25：将S24的结果经过批归一化以及Sigmoid激活函数，生成空间注意力图。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江大学，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。