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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种基于隐式神经表征网络的超声断层声速成像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：CN119516013B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202411416198.1，技术领域涉及：G06T12/00；该发明授权一种基于隐式神经表征网络的超声断层声速成像方法是由邱武;尉迟明;王泽松;严伟成设计研发完成，并于2024-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于隐式神经表征网络的超声断层声速成像方法在说明书摘要公布了：本发明属于超声声速图像重建技术领域，具体涉及一种基于隐式神经表征网络的超声断层声速成像方法，包括：对断层平面成像区域划分网格，并对所有网格进行块划分，确定每个网格块中任一网格的二维坐标，将该二维坐标转换为高维特征向量；所有高维特征向量输入预训练隐式神经表征网络，输出值作为对应网格块的声速分布值，对各网格块处的声速分布值进行空间排布，将排布结果中每个网格块处的声速分布值映射至实际声速值范围，得到断层平面成像区域的声速图像；对声速图像进行正演得到模拟生成的声场数据，与实际观测的声场数据进行对比，优化网络参数，将最终的声速图像作为重建结果。本发明能在无需准确初始声速模型下保证超声断层声速成像精度。

本发明授权一种基于隐式神经表征网络的超声断层声速成像方法在权利要求书中公布了：1.一种基于隐式神经表征网络的超声断层声速成像方法，其特征在于，采用隐式神经表征网络作为生成器，用于生成声速图像，优化生成器网络内的参数来对问题进行有效重构，实现对全波形反演问题的参数化转换，方法包括： S1、对断层平面成像区域划分网格，离散网格的数量是依据有限差分法的稳定性和频散条件来确定，并对所有网格进行块划分，得到多个网格块，确定每个网格块中任一网格的二维坐标，并将每个二维坐标转换为高维特征向量；其中，每个网格块的大小为，n表示任意一边的网格个数，； S2、将转化后的所有高维特征向量输入预训练的隐式神经表征网络，输出值作为对应网格块的声速分布值，按照所述断层平面成像区域的分布对各网格块处的声速分布值进行空间排布，并将排布结果中的每个网格块处的声速分布值通过映射函数映射至实际声速值范围，得到断层平面成像区域的声速图像； S3、对所述声速图像进行正演计算得到模拟生成的声场数据，以最小化该声场数据与实际观测的声场数据的偏差为目标，优化所述隐式神经表征网络的参数，重新执行S2，直至达到预设终止条件，将当前的声速图像作为最终重建出的超声断层声速图像； 其中，采用傅里叶特征映射的方式，将每个二维坐标转化为高维特征向量；通过最小化包含数据一致性项和正则化项的损失函数，实现模拟生成的声场数据与实际观测的声场数据的偏差的最小化。

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