信息学院蔡夕然课题组提出基于隐式神经表达的超声CT成像新方法
上海科技大学信息科学与技术学院蔡夕然课题组(智能超声成像和治疗实验室)和虞晶怡课题组、张玉瑶课题组合作,提出一种基于隐式神经表达和弯曲射线追迹模型的超声CT成像方法(BentRay-NeRF)。该方法更好地克服了弯曲射线追迹超声断层声速图像重建的病态问题,可显著提高系统性噪声影响下的声速图像重建质量和鲁棒性,为疾病诊断提供更准确的图像。此项工作以“BentRay-NeRF: Bent ray neural radiance fields for robust speed-of-sound imaging in ultrasound computed tomography”为题在线发表于超声领域国际期刊《IEEE超声学、铁电体技术与频率控制汇刊》(IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control)。超声CT声速成像主要通过反演声传播物理模型重建图像,该反演问题高度病态(ill-posed),求解对噪声高度敏感且容易陷入局部最小值,导致重建结果不稳定。传统优化方法(如高斯-牛顿法)所重建的声速图像在非理想数据约...
2025-04-07