计算肺超声成像的当前进展：综述

在生物医学成像领域，超声成像已日益普及，并成为具有独特优势（如非电离且常可便携）的重要辅助诊断工具。本文综述了医学超声图像计算及其在肺部检查中应用的前沿进展。首先，我们回顾医学超声技术的当前发展。随后聚焦于肺超声的特征及其通过识别各类伪影诊断多种疾病的能力。我们将医学超声图像处理方法分为两类进行综述：（1）传统的基于模型的方法，以及（2）数据驱动的方法。对于前者，我们考虑基于逆问题的方法，特别关注超声图像去散斑、去卷积和线伪影检测。在数据驱动方法中，我们讨论了基于深度/机器学习的各类工作，包括实现监督、弱监督和无监督学习的各种有效网络架构。