|
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.
Поступила в редакцию: 02.10.2022
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
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/dvmg498 https://www.mathnet.ru/rus/dvmg/v22/i2/p255
|
|