全链路 AI 与深度学习波束合成
利用全开放原始 RF 数据,训练神经网络直接实现端到端波束合成、插帧与超分辨率重建,是当前顶级期刊最密集的方向。
超宽频发射接收设置、从发射波形、采集序列到波束合成与图像后处理,全链路开放可编程,MATLAB 与 C++ SDK 双研发环境,RF / IQ / ADC 原始数据完整导出。让新的成像方法,在这台设备上从想法变成论文。
深度学习与新器件正在重塑超声技术栈——以下方向代表了超声研发社区增长最快的探索路径。
利用全开放原始 RF 数据,训练神经网络直接实现端到端波束合成、插帧与超分辨率重建,是当前顶级期刊最密集的方向。
利用 Arbitrary Waveform 发送 Chirp、Golay 等复杂编码信号,在不损失分辨率的情况下极大提升穿透力与信噪比。
借助多通道开放系统控制 1024+ 阵元的三维矩阵换能器,实现超高帧率的三维动态体渲染成像。
导出标准化 RF / IQ 原始数据,构建超声领域的“ImageNet”,推动研究社区算法的可比性与复现性。
超声技术研究者需要的不是一台"能出图"的设备,而是一个参数可见、数据可取、算法可换的实验平台。利影平台将发射、采集、重建的每一环都交到研究者手中。