一种基于全卷积神经网络的声波渡越时间检测方法

摘要

本发明公开了一种基于全卷积神经网络的声波渡越时间检测方法，通过将全卷积神经网络应用于医学超声CT中渡越时间的检测，可以得到更高的渡越时间检测精度以及更好的噪声鲁棒性。与传统的渡越时间检测方法只能结合输入信号的几个特征相比，本发明采用的基于全卷积神经网络的声波渡越时间检测方法，能够自动提取多个且不同层次的特征，不仅可以利用到输入信号的局部细节信息，还能结合输入信号的整体趋势来进行分析，从而能够得到更加准确的结果。并且，本发明采用容易标记的仿真数据进行训练，不需要对庞大的数据集一一进行手动标记，可以节省检测时间、降低检测成本。