나아가 , 본 발명 은 단일 빔 포머 가 다양 한 검출기 채널 구성 및 서브 샘플링 속도 에 대해 고품질 영상 을 견고 하 게 생성 할 수 있 으며 , 본 발명 에서 의 보편 적 딥 빔 포머 의 주요 혁신 은 딥 뉴 럴 네트워크 의 가장 흥미 로운 특성 중 하나 인 표현 력 을 기하급수 적 으로 증가 시키 는 것 에서 비롯 된다 . 예 를 들 어 , 기존 연구 는 모든 자연수 k 에 대해 히든 레이어 k 2 및 k 2 의 총 크기 를 가진 ReLU 네트워크 가 존재 한다는 것 을 보여 주 었 는데 , 이 는 대부분 의 k - 히든 레이어 를 가진 1 / 2 kk + 1 - 1 뉴런 으로 나타낼 수 있 다 . 이 모든 결과 는 딥 뉴 럴 네트워크 의 표현 력 이 네트워크 깊이 에 따라 기하급수 적 으로 증가 한다는 것 이 다 . 깊이 와 관련 하 여 기하급수 적 으로 큰 표현력 덕분 에 , 본 발명 의 딥 뉴 럴 네트워크 빔 포머 는 다양 한 서브 샘플 RF 측정 으로부터 영상 에 대한 매핑 을 배울 수 있 고 , 모든 서브 샘플링 속도 에 대해 우수 한 영상 품질 을 제공 할 수 있 다 . 더 나아가 , 본 발명 은 뉴 럴 네트워크 가 서브 샘플 채널 데이터 에서 B - 모드 영상 에 대한 매핑 을 완전 비율 DAS 영상 에서 학습 하 도록 트레이닝 됨 으로써 , 완전히 샘플링 된 RF 데이터 를 더 많이 활용 하 여 완전 비율 에서 도 영상 콘트 라스트 를 개선 할 수 있 다 .