超声图像重建国内外研究现状

超声图像重建是指通过对超声信号进行处理，生成高质量的超声图像。目前，国内外对于超声图像重建的研究已经取得了很多进展。

在国外，有很多研究者使用深度学习技术对超声图像进行重建。其中，最具代表性的是来自加拿大多伦多大学的研究团队提出的“Deep Image Prior”方法，该方法通过训练深度神经网络，使其学会超声图像重建的规律，从而生成高质量的超声图像。此外，还有一些研究者采用传统的数学方法，如反演算法、压缩感知等，对超声信号进行处理，从而生成高质量的超声图像。

在国内，也有很多研究者对超声图像重建进行了研究。其中，最具代表性的是来自中山大学的研究团队提出的“基于深度学习的超声图像重建方法”，该方法同样采用深度学习技术，通过训练深度神经网络，使其学会超声图像重建的规律，从而生成高质量的超声图像。此外，还有一些研究者采用机器学习、稀疏表示等方法，对超声信号进行处理，从而生成高质量的超声图像。

总之，超声图像重建是一个非常重要的研究方向，目前国内外都有很多研究者在进行相关研究，相信在不久的将来，我们将会看到更多优秀的超声图像重建方法被提出。