2021 IEEE International Ultrasonics Symposium (IUS) 2021
DOI: 10.1109/ius52206.2021.9593507
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Deep Learning for Multi-View Ultrasonic Image Fusion

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“…不同的扫查模式可产生多 种数据采集影像, 能够反映散射体的不同几何信息. Pilikos 等 [123] 提出了一个端到端的深度学习框架, 该框架可将从两个不同视角获取的原始超声数据转化为底层分割图并进行数据融合, 促进了多视角超 声数据信息互补. 多模态探测方式目前还存在诸多亟待解决的问题, 如超声波在面对较厚材质的物体时难以穿透, 成像效果就会降低.…”
Section: 多探测模态认知计算unclassified
“…不同的扫查模式可产生多 种数据采集影像, 能够反映散射体的不同几何信息. Pilikos 等 [123] 提出了一个端到端的深度学习框架, 该框架可将从两个不同视角获取的原始超声数据转化为底层分割图并进行数据融合, 促进了多视角超 声数据信息互补. 多模态探测方式目前还存在诸多亟待解决的问题, 如超声波在面对较厚材质的物体时难以穿透, 成像效果就会降低.…”
Section: 多探测模态认知计算unclassified