物理信息神经网络引导的复杂介质反演成像方法和系统

本发明涉及一种物理信息神经网络引导的复杂介质反演成像方法和系统，方法包括：构建具有不同介质分布的块状结构的二维网格模型，通过交错网格有限差分，得到网格点处的离面位移数据，形成波场全波形数据集；构建物理信息神经网络，物理信息神经网络包括对试样的位移场的映射关系进行建模的第一前馈网络、对试样的速度场进行建模的第二前馈网络以及残差网络；基于波场全波形数据集，以最小化复合损失为目标，训练物理信息神经网络；以试样的时空坐标为输入，利用训练后的物理信息神经网络，得到时空坐标对应位置预测的位移和声速，实现声速介质分布的反演成像。本发明能够在使用少量标记数据的情况下，快速、准确地建立复杂介质的超声波传播模型。