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龙图腾网获悉皇家飞利浦有限公司申请的专利具有基于深度学习的波束形成的超声成像和相关联的设备、系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113454484B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202080015904.5，技术领域涉及：G01S7/52；该发明授权具有基于深度学习的波束形成的超声成像和相关联的设备、系统及方法是由F·G·G·M·维尼翁;M·U·加尼;J·S·沈;F·C·梅拉尔;黄圣文;J-L·F-M·罗伯特设计研发完成，并于2020-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本具有基于深度学习的波束形成的超声成像和相关联的设备、系统及方法在说明书摘要公布了：提供了超声图像设备、系统和方法。一种超声成像系统，包括被配置为将超声能量发送到解剖结构中并且接收与所述解剖结构相关联的超声回波的声学元件的阵列以及处理器电路，所述处理器电路与声学元件的阵列通信并且被配置为：从所述阵列接收对应于接收到的超声回波的超声信道数据；通过将第一缩放函数应用到所述超声信道数据将所述超声信道数据规范化；通过将预测网络应用到规范化超声信道数据来生成波束形成数据；通过将第二缩放函数应用到所述波束形成数据将所述波束形成数据去规范化；根据所述波束形成数据来生成所述解剖结构的图像；并且将所述解剖结构的图像输出到与所述处理器电路通信的显示器。

本发明授权具有基于深度学习的波束形成的超声成像和相关联的设备、系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种超声成像系统500，包括： 声学元件的阵列112，其被配置为将超声能量发送到解剖结构中并且接收与所述解剖结构相关联的超声回波；以及 处理器电路1300，其与所述声学元件的阵列通信并且被配置为： 从所述阵列接收1410对应于接收到的超声回波的超声信道数据502、702； 将所述超声信道数据时间对准520； 通过基于经时间对准的超声信道数据的信号水平将第一缩放函数应用到所述经时间对准的超声信道数据将所述经时间对准的超声信道数据522规范化1420、530； 通过将预测网络540、700应用到规范化超声信道数据532来生成1430波束形成数据542、704； 通过基于所述超声信道数据的所述信号水平将第二缩放函数应用到所述波束形成数据将所述波束形成数据去规范化1440、550； 根据所述波束形成数据来生成1450所述解剖结构的图像910、920、1230；并且 将所述解剖结构的所述图像输出到与所述处理器电路通信的显示器 其中，所述预测网络被配置为在对所述规范化超声信道数据进行波束形成时执行求和操作。

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