Die harmonische Gewebebildgebung (Tissue Harmonic Imaging, THI) ist mittlerweile die Standardmodalität im klinischen Ultraschall, da sie im Vergleich zur konventionellen Bildgebung eine höhere Auflösung und eine deutliche Reduktion von Reverberationen ermöglicht. Die Notwendigkeit mindestens zweier Puls-Echo-Akquisitionen reduziert jedoch die Bildrate und verursacht weniger Bewegungsartefakte. Daher schlagen wir eine Deep-Learning-basierte harmonische Bildgebung mit nur einer Puls-Echo Akquisition vor, die eine vergleichbare Bildqualität wie Mehrpulssequenzen bietet. Solche Mehrpulssequenzen nehmen zum Beispiel ein Echosignal mit voller und eines mit halber Sendeamplitude auf und Subtrahieren das verdoppelte Signal niedriger Amplitude vom Signal höherer Amplitude. Im vorgeschlagenen Verfahren wird dagegen das Signal niedriger Amplitude mit geringerem harmonischem Anteil aus dem Signal höherer Amplitude durch einen asymmetrischen Convolutional-Encoder-Decoder geschätzt. Trainingsdaten werden durch die Aufnahme von Mehrpulssequenzen an Ultraschallphantomen mit dem Ultraschallsystem Verasonics Vantage 256 gewonnen. Das mit Phantomdaten trainierte Netzwerk wird daraufhin auf Messdaten (Schilddrüse, Muskeln) gesunder Probanden angewendet. Zusätzlich wird das Netzwerk mit Daten eines gesunden Probanden weiter trainiert und verbessert dadurch nach kurzer Trainingszeit auch seine Bildqualität für Bilddaten weiterer Probanden. Die Bilddaten der konventionellen Methode und der vorgeschlagenen Methode werden durch mehrere Bildqualitätsmasse (Kontrast/Rauschverhältnis, Structure Similarity Index, Peak-Signal-to-Noise-Ratio) miteinander verglichen. Das vorgeschlagene Verfahren zeigt hierbei eine nahezu gleiche Bildqualität bei geringerer Aufnahmezeit.