基于卷积神经网络（CNN）的三维超声图像重建是什么时候提出的

基于卷积神经网络（CNN）的三维超声图像重建最早可以追溯到2016年，当时，来自加拿大多伦多大学和多伦多西部医院的研究人员提出了一种名为3D-U-Net的网络结构，用于三维超声图像重建。该网络结构基于U-Net结构，采用3D卷积操作和跳跃连接的方式进行特征提取和重建。3D-U-Net可以直接处理三维超声图像，避免了对二维图像进行切片和拼接的过程，大大提高了重建的效率和准确性。此后，越来越多的研究者开始使用CNN进行三维超声图像重建，并提出了许多改进和优化的方法，如结合自注意力机制的网络结构、引入辅助任务进行监督训练等。这些方法不仅提高了三维超声图像重建的准确性和效率，也为临床医学带来了更多的应用前景。

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基于多普勒技术的三维超声图像重建是什么时候提出的

基于多普勒技术的三维超声图像重建最早可以追溯到20世纪90年代。当时，来自荷兰代尔夫特理工大学的研究人员提出了一种基于多普勒技术的三维超声成像方法，称为"多普勒体扫法"（Doppler volumetric imaging）。该方法利用多普勒效应，通过对不同角度的超声信号进行采集和处理，可以重建出包含血流信息的三维超声图像。随着计算机硬件和图像处理技术的发展，该方法得到了进一步的改进和优化，如引入自适应滤波、使用多个探头进行采集等。近年来，随着深度学习技术的快速发展，一些基于CNN的方法也被提出，用于进一步提高三维超声图像重建的准确性和效率。基于多普勒技术的三维超声图像重建在临床医学中得到了广泛应用，如在心血管疾病、肝脏疾病、妇产科等领域。

三维超声图像重建的研究历史

三维超声图像重建的研究历史可以追溯到20世纪80年代，当时主要采用基于扫描线的方法进行三维超声图像重建。然而，该方法需要较长的扫描时间和大量的计算资源，限制了其在临床应用中的使用。随着计算机硬件和图像处理技术的快速发展，一些新的方法被提出，如基于多普勒技术的三维超声图像重建、基于声学反演的三维超声图像重建、基于光学共焦显微镜的三维超声图像重建等。近年来，随着深度学习技术的快速发展，一些基于深度学习的方法也被提出，如基于卷积神经网络（CNN）的三维超声图像重建、基于生成对抗网络（GAN）的三维超声图像重建等。同时，三维超声图像重建也在医学领域得到了广泛应用，如三维超声心动图、三维超声乳腺成像、三维超声肝脏成像等。