Дальневосточный математический журнал
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор
Правила для авторов
Загрузить рукопись

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Дальневост. матем. журн.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Дальневосточный математический журнал, 2022, том 22, номер 2, страницы 255–256
DOI: https://doi.org/10.47910/FEMJ202235
(Mi dvmg498)
 

Using 2D/3D convolutional neural networks and direct numerical modeling for transcranial ultrasound problems
[Использование 2D/3D свёрточных нейронных сетей и прямого численного моделирования для задач транскраниального УЗИ]

A. V. Vasyukov, A. S. Stankevich, K. A. Beklemysheva, I. B. Petrov

Moscow Institute of Physics and Technology (National Research University), Dolgoprudny, Moscow Region
Аннотация: Использование 2D/3D свёрточных нейронных сетей и прямого численного моделирования для задач транскраниального УЗИ\title В работе рассматриваются задачи моделирования диагностического медицинского ультразвука применительно к исследованию сосудов головного мозга через стенку черепа. Костная ткань стенки черепа искажает волновые фронты, создавая артефакты и аберрации на изображении. Описываются математические модели и численные методы для решения прямой задачи — расчёта формирования изображения (B-скана) для акустически однородной среды, для расположенных в ней отражающих границ, для отдельных ярких отражателей. Приводятся результаты решения обратной задачи — восстановление реальной конфигурации среды на основании исключительно данных с ультразвукового датчика. Для обратной задачи используются 2D и 3D свёрточные нейронные сети.
Ключевые слова: ультразвук, численное моделирование, обратная задача, свёрточные нейронные сети.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский научный фонд 22-11-00142
The research was supported by the Russian Science Foundation (Project No. 22-11-00142).
Поступила в редакцию: 02.10.2022
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
УДК: 519.6
MSC: Primary 68T07; Secondary 74J25
Язык публикации: английский
Образец цитирования: A. V. Vasyukov, A. S. Stankevich, K. A. Beklemysheva, I. B. Petrov, “Using 2D/3D convolutional neural networks and direct numerical modeling for transcranial ultrasound problems”, Дальневост. матем. журн., 22:2 (2022), 255–256
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{VasStaBek22}
\by A.~V.~Vasyukov, A.~S.~Stankevich, K.~A.~Beklemysheva, I.~B.~Petrov
\paper Using 2D/3D convolutional neural networks and direct numerical modeling for transcranial ultrasound problems
\jour Дальневост. матем. журн.
\yr 2022
\vol 22
\issue 2
\pages 255--256
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/dvmg498}
\crossref{https://doi.org/10.47910/FEMJ202235}
\mathscinet{http://mathscinet.ams.org/mathscinet-getitem?mr=4529969}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/dvmg498
  • https://www.mathnet.ru/rus/dvmg/v22/i2/p255
  • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Дальневосточный математический журнал
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024