CN112773396A - 基于全波形反演的医学成像方法、计算机设备及存储介质 - Google Patents

基于全波形反演的医学成像方法、计算机设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN112773396A
CN112773396A CN202110040996.9A CN202110040996A CN112773396A CN 112773396 A CN112773396 A CN 112773396A CN 202110040996 A CN202110040996 A CN 202110040996A CN 112773396 A CN112773396 A CN 112773396A
Authority
CN
China
Prior art keywords
velocity model
data
gradient
model
full
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202110040996.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112773396B (zh
Inventor
佟小龙
张家豹
葛勇
马国栋
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Anxin Yide Technology Co ltd
Original Assignee
Individual
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Individual filed Critical Individual
Priority to CN202110040996.9A priority Critical patent/CN112773396B/zh
Publication of CN112773396A publication Critical patent/CN112773396A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112773396B publication Critical patent/CN112773396B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/48—Diagnostic techniques

Landscapes

  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)

Abstract

本申请涉及一种基于全波形反演的医学成像方法、计算机设备及存储介质，本申请的技术方案通过确定初始速度模型；获取高频超声波换能器获取人体部位的实际观测数据；并根据所述实际观测数据和所述初始速度模型进行反演得到目标速度模型；最后基于所述目标速度模型进行人体部位的医学成像，把石油勘探中近年来热门FWI（Full Waveform Inversion）全波形反演的技术引入超声医学影像领域，采集的超声波数据，进行反演，得到目标介质的物理属性（例如速度、密度），该属性可以进行相关的医学分析，为目标介质的准确成像奠定基础。

Description

基于全波形反演的医学成像方法、计算机设备及存储介质
技术领域
本申请涉及医学影像技术领域，特别是涉及一种基于全波形反演的医学成像方法、计算机设备及存储介质。
背景技术
现代医学影像领域，成像技术主要有核磁共振(MRI)、CT、超声波等手段，其中核磁共振成本高、设备体积庞大(动辄千万的造假，数百吨钢铁屏蔽强磁场，磁场铁芯也动辄数十吨乃至百吨)，对检测目标也有特殊要求(比如不能含有金属)；CT虽然精度高，但是辐射剂量大，设备体积大，成本也相对较高；超声波体积小，成本低，但是只是利用了简单的反射波成像，存在精度不足，无法穿透特殊的部位，以及对特殊部位的杂乱波场无法准确成像等缺点(例如头颅，超声波穿透能力弱，波场在头颅内来回震荡，难以识别反射和多次杂波干扰，无法精确成像。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够解决现有技术中精度不足问题的技术方案。为此，本申请提供了一种基于全波形反演的医学成像方法、计算机设备及存储介质。
本申请提供的基于全波形反演的医学成像方法，包括：一种基于全波形反演的医学成像方法，其特征在于，包括：确定初始速度模型；获取高频超声波换能器获取人体部位的实际观测数据；根据所述实际观测数据和所述初始速度模型进行反演得到目标速度模型；基于所述目标速度模型进行人体部位的医学成像。
可选地，所述根据所述实际观测数据和所述初始速度模型进行反演得到目标速度模型包括：获取由所述初始速度模型模拟产生正演数据，记录所有时刻的模拟波场数据U；计算相应接收点位置上模拟波场数据与实际观测数据的波场残差：Δd＝dobs-dmod，其中dobs表示实际观测数据，dmod表示模拟波场数据，Δd表示波场残差；根据所述波场残差计算瞬时梯度场；根据瞬时梯度场确定全区域梯度；根据所述全区域梯度更新初始速度模型以得到目标速度模型。
可选地，所述根据所述波场残差计算瞬时梯度场包括：将所述波场残差进行延拓反传，得到每一时刻残差波场：|dobs-S×dmod|，其中，S表示：振幅系数，dobs表示实际观测数据，dmod表示模拟波场数据；计算正传波场二阶偏导数
Figure BDA0002895347310000021
将两个量做内积得到瞬时梯度：
Figure BDA0002895347310000022
Figure BDA0002895347310000023
可选地，所述根据瞬时梯度场确定全区域梯度包括：将所有时刻的瞬时梯度场叠加，得到单炮梯度；将所有单炮梯度叠加，得到全区域梯度。
可选地，根据所述全区域梯度更新初始速度模型以得到目标速度模型包括：将所述全区域梯度进行规则化；用规则化后的所述全区域梯度更新初始速度模型。
可选地，所述用规则化后的所述全区域梯度更新初始速度模型以后，还包括：判断波场残差是否满足更新后的初始速度模型的目标函数；如果满足，则输出更新后初始速度模型为目标速度模型。
可选地，所述获取由所述初始速度模型模拟产生正演数据包括：获取实际观测数据；对所述实际观测数据在初始速度模型上进行逆时偏移成像得到成像结果；对所述成像结果进行反偏移得到反偏移数据；使用所述反偏移数据作为所述正演数据。
本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求以上任一项所述方法的步骤。
本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，，该程序被处理器执行时实现如以上任一项所述的方法。
本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以上任一项所述方法的步骤。
本申请另提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现以上任一项所述的方法。
本申请的上述技术方案通过确定初始速度模型；获取高频超声波换能器获取人体部位的实际观测数据；并根据所述实际观测数据和所述初始速度模型进行反演得到目标速度模型；最后基于所述目标速度模型进行人体部位的医学成像，把石油勘探中近年来热门FWI(Full Waveform Inversion)全波形反演的技术引入超声医学影像领域，采集的超声波数据，进行反演，得到目标介质的物理属性(例如速度、密度)，该属性可以进行相关的医学分析，为目标介质的准确成像奠定基础。
附图说明
图1为一个实施例提供的基于全波形反演的医学成像方法的流程示意图；
图2为一个实施例中确定目标速度模型方法的流程示意图；
图3为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
以下参考附图的描述为便于综合理解有权利要求及其等效内容所定义的本申请的各种实施例；这些实施例包括各种特定细节以便于理解，但这些仅被视为示例性的。因此，本领域技术人员可以理解对在此描述的各种实施例进行各种变化和修改而不会脱离本申请的范围和精神。另外，为简要并清楚地描述本申请，本申请将省略对公知功能和结构的描述。
在以下说明书和权利要求书中使用的术语和短语不限于字面含义，而是仅为能够清楚和一致地理解本申请。因此，对于本领域技术人员，可以理解，提供对本申请各种实施例的描述仅仅是为说明的目的，而不是限制所附权利要求及其等效定义的本申请。
下面将结合本申请一些实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
需要说明的是，在本申请实施例中使用的术语是仅仅处于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一”、“一个”、“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相绑定的列出项目的任何或所有可能组合。表达“第一”、“第二”、“所述第一”和“所述第二”是用于修饰相应元件而不考虑顺序或者重要性，仅仅被用于区分一种元件与另一元件，而不限制相应元件。
如图1所示，本申请提供了一种基于全波形反演的医学成像方法，包括：
确定初始速度模型；
获取高频超声波换能器获取人体部位的实际观测数据；
根据所述实际观测数据和所述初始速度模型进行反演得到目标速度模型；
基于所述目标速度模型进行人体部位的医学成像。
Full waveform inversion又叫做全波形反演，由Albert Tarantola等科学家于80年代提出，波在介质中传播收，受到介质多种属性(例如：速度、密度、界面波阻抗、品质因子、各向异性等)。全波形反演从观测的波形数据出发，通过反演将其与传播介质多个属性关联，并推出介质属性的详细数据。全波形反演具有极高精度，理论上可以达到波场的子波波长精度。相对于偏移成像，成像用来刻画高精度的反射阻抗边界，全波反演可以得到更精确的介质属性。主要操作主要包括：
定义数据空间D和模型空间m，以及模型空间和数据空间的映射关系，函数f：dmod＝f(m)1-1
其中，f为正演算子，d是对于模型空间m响应的一个n维向量，m是模型空间的M维向量。对于实际数据的非线性反演问题，可以将非线性问题转化为线性问题求解，将1-1泰勒展开近似得到：
Figure BDA0002895347310000061
公式1-2种，djobs代表实际数据的j个分量，djmod代表模拟数据的第j个分量，
Figure BDA0002895347310000062
代表模拟数据对模型的偏导数，Δmi是地i个模型参数的修正量。对于每一个激发点和接收点，通过十数据和模拟数据差异，可以定义N为空间误差向量：
Δd＝dobs-dmod1-3
这里dmod表示模拟波场的向量。
反演过程是初始模型逐步逼近实际模型，模拟数据逐步逼近观测数据的过程。我们建立一个合适的目标函数衡量起逼近程度，我们可以从L1范数到L∞范数下寻找最小值，这里选取寻找最小二乘意义的最优模型，即L2的最小值。
Figure BDA0002895347310000071
在时间域原始数据上，波场误差可以从1-4整理为下面形势：
Figure BDA0002895347310000072
从初始模型m0开始，每一轮迭代修正为Δm，则一轮模型迭代后得到新的模型m＝m0+Δm。
对目标函数做线性化处理，1-5公式做泰勒展开得到：
Figure BDA0002895347310000073
在初始模型附近，要使得目标函数达到最小，1-5公式右边导数为0，从而得到模型扰动量：
Figure BDA0002895347310000074
其中
Figure BDA0002895347310000075
为模型一阶扰动量，-H-1为模型二阶扰动量。
结合上述，全波形反演一轮迭代描述为如下步骤(也即根据所述实际观测数据和所述初始速度模型进行反演得到目标速度模型的步骤)：
如图2所示，包括：获取由所述初始速度模型模拟产生正演数据，记录所有时刻的模拟波场数据U；
计算相应接收点位置上模拟波场数据与实际观测数据的波场残差：Δd＝dobs-dmod，其中dobs表示实际观测数据，dmod表示模拟波场数据，Δd表示波场残差；根据所述波场残差计算瞬时梯度场；根据瞬时梯度场确定全区域梯度；根据所述全区域梯度更新初始速度模型以得到目标速度模型。所述根据所述波场残差计算瞬时梯度场包括：将所述波场残差进行延拓反传，得到每一时刻残差波场：|dobs-S×dmod|；其中，S表示：振幅系数，dobs表示实际观测数据，dmod表示模拟波场数据；计算正传波场二阶偏导数
Figure BDA0002895347310000081
将两个量做内积得到瞬时梯度：
Figure BDA0002895347310000082
其中，所述根据瞬时梯度场确定全区域梯度包括：将所有时刻的瞬时梯度场叠加，得到单炮梯度；将所有单炮梯度叠加，得到全区域梯度，将所述全区域梯度进行规则；用规则化后的所述全区域梯度更新初始速度模型。
单炮引用了地震勘探中shot的概念，在这里可以对应一次换能器发射后，所有接受换能器记录的数据为一个shot，也就是一个单炮。
作为一种可选的实施例，所述用规则化后的所述全区域梯度更新初始速度模型以后，还包括：
判断波场残差是否满足更新后的初始速度模型的目标函数；
如果满足，则输出更新后初始速度模型为目标速度模型；
如果不满足，则继续更新初始速度模型，即返回到根据所述实际观测数据和所述初始速度模型进行反演得到目标速度模型的步骤，直至满足目标函数。
作为一种可选的实施例，所述获取由所述初始速度模型模拟产生正演数据包括：
获取实际观测数据；
对所述实际观测数据在初始速度模型上进行逆时偏移成像得到成像结果；
对所述成像结果进行反偏移得到反偏移数据；
使用所述反偏移数据作为所述正演数据。
根据本申请的另一方面，本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现以上任一项所述方法的步骤。
根据本申请的又一方面，一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如上任一项所述的方法。
如图3所示，本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、运营商网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种速度模型确定方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图3中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。
上述技术方案首先是根据地震数据构建初始速度模型，并获取多个调参速度，进而基于地震数据和所述多个调参速度对初始速度模型进行迭代，得到多组叠加剖面及能量谱，其中，每组叠加剖面及能量谱对应不同的的速度调整参数，进而根据多组叠加剖面及能量谱，确定出目标速度模型，通过多个调参速度进行多次迭代，消除了速度模型在成像中的多解性，通过海量计算，得到客观正确的地下速度模型，为地下构造成像提供了准确的客观依据。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，DRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (9)

1.一种基于全波形反演的医学成像方法，其特征在于，包括：
确定初始速度模型；
获取高频超声波换能器获取人体部位的实际观测数据；
根据所述实际观测数据和所述初始速度模型进行反演得到目标速度模型；
基于所述目标速度模型进行人体部位的医学成像。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述实际观测数据和所述初始速度模型进行反演得到目标速度模型包括：
获取由所述初始速度模型模拟产生正演数据，记录所有时刻的模拟波场数据U；
计算相应接收点位置上模拟波场数据与实际观测数据的波场残差：Δd＝dobs-dmod，其中dobs表示实际观测数据，dmod表示模拟波场数据，Δd表示波场残差；
根据所述波场残差计算瞬时梯度场；
根据瞬时梯度场确定全区域梯度；
根据所述全区域梯度更新初始速度模型以得到目标速度模型。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述波场残差计算瞬时梯度场包括：
将所述波场残差进行延拓反传，得到每一时刻残差波场：|dobs-S×dmod|；
其中，S表示：振幅系数，dobs表示实际观测数据，dmod表示模拟波场数据；
计算正传波场二阶偏导数
Figure FDA0002895347300000021
将两个量做内积得到瞬时梯度：
Figure FDA0002895347300000022
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据瞬时梯度场确定全区域梯度包括：
将所有时刻的瞬时梯度场叠加，得到单炮梯度；
将所有单炮梯度叠加，得到全区域梯度。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述全区域梯度更新初始速度模型以得到目标速度模型包括：
将所述全区域梯度进行规则化；
用规则化后的所述全区域梯度更新初始速度模型。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述用规则化后的所述全区域梯度更新初始速度模型以后，还包括：
判断波场残差是否满足更新后的初始速度模型的目标函数；
如果满足，则输出更新后初始速度模型为目标速度模型；
如果不满足，则继续更新初始速度模型。
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取由所述初始速度模型模拟产生正演数据包括：
获取实际观测数据；
对所述实际观测数据在初始速度模型上进行逆时偏移成像得到成像结果；
对所述成像结果进行反偏移得到反偏移数据；
使用所述反偏移数据作为所述正演数据。
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的方法。
CN202110040996.9A 2021-01-13 2021-01-13 基于全波形反演的医学成像方法、计算机设备及存储介质 Active CN112773396B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110040996.9A CN112773396B (zh) 2021-01-13 2021-01-13 基于全波形反演的医学成像方法、计算机设备及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110040996.9A CN112773396B (zh) 2021-01-13 2021-01-13 基于全波形反演的医学成像方法、计算机设备及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112773396A true CN112773396A (zh) 2021-05-11
CN112773396B CN112773396B (zh) 2023-06-16

Family

ID=75755525

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110040996.9A Active CN112773396B (zh) 2021-01-13 2021-01-13 基于全波形反演的医学成像方法、计算机设备及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112773396B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023089598A1 (en) * 2021-11-22 2023-05-25 Ikko Health Ltd. Ultrasound system and methods thereof for generation of a morphing function and elastic properties of a moving medium using full waveform inversion
CN116327250A (zh) * 2023-02-13 2023-06-27 中国科学院地质与地球物理研究所 一种基于全波形反演技术的乳腺超声三维成像方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105676277A (zh) * 2015-12-30 2016-06-15 中国石油大学(华东) 一种提高高陡构造速度反演效率的全波形联合反演方法
US20180156933A1 (en) * 2016-12-02 2018-06-07 Bp Corporation North America Inc. Seismic acquisition geometry full-waveform inversion
CN108241173A (zh) * 2017-12-28 2018-07-03 中国石油大学(华东) 一种地震资料偏移成像方法及系统
CN108845351A (zh) * 2018-06-26 2018-11-20 中国石油大学(华东) 一种vsp地震资料转换波全波形反演方法
CN108845355A (zh) * 2018-09-26 2018-11-20 中国矿业大学(北京) 地震偏移成像方法及装置
CN109239781A (zh) * 2018-10-26 2019-01-18 中国石油天然气股份有限公司 一种地震数据校正方法及装置
US20190328355A1 (en) * 2016-12-16 2019-10-31 Oscar CALDERON AGUDO Method of, and apparatus for, non-invasive medical imaging using waveform inversion

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105676277A (zh) * 2015-12-30 2016-06-15 中国石油大学(华东) 一种提高高陡构造速度反演效率的全波形联合反演方法
US20180156933A1 (en) * 2016-12-02 2018-06-07 Bp Corporation North America Inc. Seismic acquisition geometry full-waveform inversion
US20190328355A1 (en) * 2016-12-16 2019-10-31 Oscar CALDERON AGUDO Method of, and apparatus for, non-invasive medical imaging using waveform inversion
CN108241173A (zh) * 2017-12-28 2018-07-03 中国石油大学(华东) 一种地震资料偏移成像方法及系统
CN108845351A (zh) * 2018-06-26 2018-11-20 中国石油大学(华东) 一种vsp地震资料转换波全波形反演方法
CN108845355A (zh) * 2018-09-26 2018-11-20 中国矿业大学(北京) 地震偏移成像方法及装置
CN109239781A (zh) * 2018-10-26 2019-01-18 中国石油天然气股份有限公司 一种地震数据校正方法及装置

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
周红东: "各向异性介质一阶速度-应力方程平面波最小二乘逆时偏移", 《中国石油大学学报（自然科学版）》 *
崔栋: "近地表速度建模方法综述", 《地球物理学进展》 *
许耀斌: "波动方程时间域自适应波形反演方法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库基础科学辑》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023089598A1 (en) * 2021-11-22 2023-05-25 Ikko Health Ltd. Ultrasound system and methods thereof for generation of a morphing function and elastic properties of a moving medium using full waveform inversion
CN116327250A (zh) * 2023-02-13 2023-06-27 中国科学院地质与地球物理研究所 一种基于全波形反演技术的乳腺超声三维成像方法
CN116327250B (zh) * 2023-02-13 2023-08-25 中国科学院地质与地球物理研究所 一种基于全波形反演技术的乳腺超声三维成像方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN112773396B (zh) 2023-06-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20070299623A1 (en) Electromagnetic Tracker
Zheng et al. Explicit evaluation of hypersingular boundary integral equations for acoustic sensitivity analysis based on direct differentiation method
CN112773396B (zh) 基于全波形反演的医学成像方法、计算机设备及存储介质
CN102192772B (zh) 填充水平测量设备中的移动性检测
Ammari et al. Separation of scales in elasticity imaging: a numerical study
Tasič et al. Seismometer self-noise estimation using a single reference instrument
Li et al. Novel method for estimating the dynamic characteristics of pressure sensor in shock tube calibration test
CN111665556B (zh) 地层声波传播速度模型构建方法
CN114488326A (zh) 一种提高探测航磁数据地质体边界能力的方法及系统
Weng et al. Frequency-domain probe characterization and compensation using reciprocity
Carpio et al. Hybrid Topological Derivative‐Gradient Based Methods for Nondestructive Testing
Jin et al. CycleFCN: A physics-informed data-driven seismic waveform inversion method
CN114089430B (zh) 地下目标探测多源数据联合反演方法
CN115598704A (zh) 一种基于最小二乘逆时偏移生成保幅角道集的方法、设备及可读存储介质
CN109655910A (zh) 基于相位校正的探地雷达双参数全波形反演方法
CN111665546B (zh) 用于可燃冰探测的声学参数获取方法
CN105093309A (zh) 基于构造应力分析进行裂缝检测及有效性验证的方法
CN112882022A (zh) 一种探地雷达数据时频组合全波形反演方法
CN111665550A (zh) 地下介质密度信息反演方法
CN111665549A (zh) 地层声波衰减因子反演方法
CN112200880A (zh) 一种固体火箭发动机燃面退移图像重建方法
CN111665551B (zh) 用于桥梁基底探测的声学参数获取方法
CN116774281B (zh) 一种地震面波与重力同步联合反演方法与系统
CN116009085B (zh) 一种基于全波形反演的软地层横波速度测量方法及装置
Dong et al. A Finite‐Difference Wavenumber‐Time Domain Method for Sound Field Prediction in a Uniformly Moving Medium

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20230725

Address after: Room A-1105A, 10th Floor, 01, Building 1 to 14th Floor, Yard 59, Huahua Road, Chaoyang District, Beijing, 101121

Patentee after: BEIJING ANXIN YIDE TECHNOLOGY Co.,Ltd.

Address before: 257099 Room 102, unit 3, building 4, No.10 Zibo Road, Dongying District, Dongying City, Shandong Province

Patentee before: Tong Xiaolong

Patentee before: Zhang Jiabao

Patentee before: Ge Yong

Patentee before: Ma Guodong

TR01 Transfer of patent right