基于深度学习的可穿戴超声图像质量增强方法及系统

本发明属于图像处理技术领域。提供了一种基于深度学习的可穿戴超声图像质量增强方法及系统，对单角度的回波数据进行IQ解调，得到包含幅值和相位信息的复数IQ数据；对复数IQ数据进行时间延迟补偿，得到时间延迟后IQ数据；将时间延迟后IQ数据输入到编码器中得到低维特征表示；将所述低维特征表示输入至时频特征融合模块中，得到重建增强后的超声图像。本发明通过深度学习模型对单角度平面波的回波数据进行建模，在提高超声图像的分辨率和对比度以及图像质量的同时，保留了单角度成像的高帧率特性，确保其适用于便携式、低功耗的可穿戴超声设备，满足了实际监测和临床应用的需求。