一种物理嵌入式傅里叶神经算子的超声全波形反演方法

本发明涉及超声波成像技术领域，提供了一种物理嵌入式傅里叶神经算子的超声全波形反演方法，首先通过线性阵列相控阵探头进行超声全矩阵数据采集，以建立少量标记的数据集；接着构建由傅里叶层模块和U傅里叶层模块组成的傅里叶神经算子。其核心在于，将基于图形处理单元GPU运行的波动方程有限差分求解器，集成至所述算子的复合损失函数中作为物理正则化项。最后，利用自动微分技术，通过反向传播联合优化数据匹配项与物理正则化项，在少量标记数据下迭代更新并反演出材料内部的声速分布。本方法降低对初始模型的敏感性，提升噪声鲁棒性，且无需预训练流程。通过傅里叶神经算子的全局特征提取能力，可泛化至不同维度及介质类型的反演场景。