PSCD 模型实现超声图像测试时自对比解纠缠

研究提出金字塔自对比解纠缠（PSCD）模型，旨在通过单样本测试时训练分离超声信号中的解剖结构与噪声空间，该框架无需预训练成本。 在模拟实验中，PSCD 实现了显著性能提升，将信噪比提升 69.3%，对比噪声比提升 34.4%。在心超等活体实验中，该模型仅用两个孔径即实现了 84.8% 的信噪比增益。 该框架具备良好的泛化能力，可自然扩展至其他涉及多次收发事件的超声成像流程。目前该研究成果已发表于 arXiv，属于人工智能领域的一手研究进展。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。