摘要
本发明提供了一种基于深度学习的超分辨率超声成像微泡定位系统，包括：模型训练模块，用于获取真实超声图像，并将真实超声图像作为训练数据对神经网络模型进行训练，得到深度学习模型；图像定位模块，用于将segMamba模型作为基线模型，同时，对深度学习模型添加注意力机制，并基于添加结果结合基线模型对待处理图像进行图像分割，且基于图像分割结果获得微泡位置；图像追踪模块，用于基于匈牙利算法寻找LSA成本函数的全局最小值，并基于寻找结果根据微泡位置对微泡进行追踪。能够提供更精确的微泡定位和追踪结果，有助于提升超声成像在医学领域的应用效果，为疾病的诊断和治疗提供更可靠的依据。
