一种基于神经网络优化的多角度平面波超声成像方法

本申请提供一种基于神经网络优化的多角度平面波超声成像方法，属于卷积神经网络和超声合成技术领域，包括：获取多角度平面波的原始通道射频数据，原始通道射频数据包括多个通道、扫描深度和角度；通过第一神经网络从原始通道射频数据中筛选出有效角度子集，有效角度子集包含少于原始角度数量的多个角度；基于有效角度子集提取对应的射频数据子集，射频数据子集用于后续波束合成；通过第二神经网络对射频数据子集进行波束合成处理，生成单帧超声成像图像；基于单帧超声成像图像与参考图像的差异，优化第一神经网络和第二神经网络的参数。本申请针对传统超声成像中多角度射频数据处理效率低、图像质量受限的业务场景问题，通过融合数据筛选与波束合成，实现了高效、高质量的超声成像。