Développer une technologie de génération d’hologrammes ultrasonores en temps réel basée sur l’apprentissage profond

L’équipe du professeur Hwang Jae-yoon du département de génie électrique et d’informatique du DGIST a développé une technologie de cadre de génération d’hologrammes par ultrasons basée sur l’apprentissage en profondeur qui peut librement configurer la forme d’ultrasons focalisés en temps réel sur la base d’hologrammes. On s’attend à ce qu’il soit utilisé comme une technologie de base dans le domaine de la stimulation et du traitement du cerveau qui nécessite de la précision à l’avenir.

L’échographie est une technologie sécuritaire même utilisée pour l’examen prénatal. Puisqu’il peut stimuler les zones profondes sans chirurgie, des méthodes de stimulation et de traitement du cerveau par ultrasons ont récemment été étudiées. Des recherches antérieures ont montré que la stimulation cérébrale par ultrasons peut aider à traiter des conditions telles que la maladie d’Alzheimer, la dépression et la douleur.

Cependant, le problème est qu’il est difficile de stimuler sélectivement des zones connexes du cerveau dans lesquelles plusieurs zones interagissent les unes avec les autres en même temps car la technologie actuelle concentre les ultrasons en un seul petit point ou un grand cercle pour la stimulation. Pour résoudre ce problème, une technologie capable de focaliser librement des ultrasons sur une zone souhaitée en utilisant le principe de l’hologramme avait été proposée, mais présente des limites, telles qu’une faible précision et un temps de calcul long pour générer un hologramme.

L’équipe du professeur DGIST Hwang Jae-yoon a proposé un cadre d’apprentissage basé sur l’apprentissage en profondeur qui peut incarner une focalisation gratuite et précise des ultrasons en temps réel en apprenant à générer des hologrammes ultrasonores pour surmonter les limitations. En conséquence, l’équipe du professeur Hwang a démontré qu’il était possible de focaliser les ultrasons dans la forme souhaitée avec plus de précision dans un temps de création d’hologramme proche du temps réel, et jusqu’à 400 fois plus rapide que la méthode existante de l’algorithme de génération d’hologrammes par ultrasons.

Le cadre d’apprentissage basé sur l’apprentissage profond proposé par l’équipe de recherche apprend à générer des hologrammes ultrasonores grâce à un apprentissage auto-supervisé. L’apprentissage auto-supervisé est une méthode d’apprentissage pour trouver la réponse en trouvant une règle par elle-même pour les données sans réponse. L’équipe de recherche a proposé une méthodologie d’apprentissage pour générer des hologrammes ultrasonores, un réseau d’apprentissage en profondeur optimisé pour la génération d’hologrammes ultrasonores et une nouvelle fonction de perte, tout en prouvant la validité et l’excellence de chaque composant par des simulations et des expériences réelles.

Le professeur Hwang Jae-yoon du Département de génie électrique et d’informatique du DGIST a déclaré : « Nous avons appliqué la technologie d’apprentissage en profondeur aux hologrammes à ultrasons proposés relativement récemment. En conséquence, nous avons développé une technologie qui peut générer et modifier librement, rapidement et avec précision la forme des ultrasons. faisceaux » et a ajouté : « Nous espérons que les résultats de cette recherche seront utilisés dans la technologie de stimulation cérébrale de précision spécifique au patient et dans les domaines généraux des ultrasons (imagerie par ultrasons, thérapie thermique, etc.). »

L’article est publié dans la revue Transactions IEEE sur les ultrasons, les ferroélectriques et le contrôle de fréquence.

Fourni par DGIST (Daegu Gyeongbuk Institute of Science and Technology)