複素ニューラルネットワークを用いた広帯域ビームフォーミング手法による音響イメージング

摘要

われわれは，複素時空ニューラルネットワーク（CVSTNN）を用いるビームフォーミング法を用い，広帯域超音波パルスを用いるイメージング手法を提案する．超音波イメージングでレンジ方向（パルスの伝搬方向）の解像度を上げるためにはパルスを短くする必要がある．このとき，パルスのスペクトルは広がるため，共振による対象の破壊の防止にも有効である．しかし，その広帯域性のため，一般的なビームフォーミング手法が使えない．本論文は，CVSTNNとパワー·インバージョン適応アレイ（PIAA）を組み合わせることにより，短いパルスを用いても鋭いビームフォーミングを実現して，アジマス方向（レンジ方向と直行する方向）にも実用的な解像度を実現する方法を提示するものである．シミュレーションおよび実験により，従来法よりも高い解像度を実現できることを示す．