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J-GLOBAL ID：202202255890682744   整理番号：22A0097505

深層ニューラルネットワークによる重複超音波エコーの検出【JST・京大機械翻訳】

Detection of overlapping ultrasonic echoes with deep neural networks

著者 (3件)： Shpigler Alon (Department of Industrial Engineering and Management, Ben-Gurion University of the Negev, Beer-Sheva 84105, Israel) ,  Mor Etai (Department of Non Destructive Testing, Soreq Nuclear Research Center, Yavne 81800, Israel) ,  Bar-Hillel Aharon (Department of Industrial Engineering and Management, Ben-Gurion University of the Negev, Beer-Sheva 84105, Israel)
資料名： Ultrasonics  (Ultrasonics)
巻： 119  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0379B  ISSN： 0041-624X  CODEN： ULTRA3  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 超音波パルスEcho技術は,それらの耐用年数に沿った層状構造と接着継手の健全性を監視する際に重要な役割を果たす。しかし,音響的に薄い層を測るとき,2つの連続した界面からの結果として生じるエコーは,時間的に重なり,従来のパルスエコー技術を用いて解決できる分解能を制限する。深い畳み込みネットワークは有望なフレームワークとして生じ,様々な信号処理タスクに対して最先端の性能を提供する。本論文では,重複超音波エコーの検出に対する深いネットワークの適用性を調べた。このネットワークは,エコー重複,エコーパターン分散および雑音レベルの顕著な範囲に対するシミュレーションにおいて,従来のアルゴリズムより優れていることを示した。さらに,2つの物理的ファントムに関する実験を行い,層厚さ推定のための従来の方法に対するネットワークの優位性を実証した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  界面 ,  畳込み ,  *超音波 ,  *ネットワーク ,  音響 ,  雑音指数 ,  信号処理 ,  層状組織 ,  ファントム ,  層厚 ,  超音波パルス ,  接着継手
準シソーラス用語： *超音波エコー ,  *ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 重複エコー分離 ,  超音波 ,  層厚推定 ,  検出 ,  逆問題 ,  深層学習 ,  非破壊検査

分類 (2件)： 非破壊試験  (HB02030F) ,  音波伝搬  (BB03030G)

タイトルに関連する用語 (2件)： 深層ニューラルネットワーク ,  超音波エコー