报告时间：2023年11月11日10：00
报告地点：科研楼402会议室
报告人：雷淼
报告人简介：
雷淼，中北大学仪器与电子学院在读研究生，主要研究方向为基于深度学习的CMUT成像算法。
报告内容：
本研究基于深度学习算法，将注意力机制结合到卷积神经网络中，并通过跳跃连接合并在不同尺度下提取的特征图，保存更多的图像结构和对比度细节，从而实现对低频超声图像质量的提升。该网络能有效地保留超声图像的组织结构和纹理信息，提升被测物的边缘轮廓清晰度，并能显著抑制噪声和成像伪影，提升超声诊断的准确性，在超声成像领域有重要的发展潜力。
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