[发明专利]一种磁声耦合成像的电导率重建方法及相关设备

权利要求书

1.一种磁声耦合成像的电导率重建方法，其特征在于，包括步骤：

构建磁声耦合成像模型，利用所述磁声耦合成像模型得到训练数据集；其中，所述训练数据集包括电流密度矢量样本数据和与所述电流密度矢量样本数据对应的电导率样本数据；

将所述训练数据集输入预设神经网络，对所述预设神经网络进行训练，得到训练完成的神经网络；

将电流密度矢量原始数据输入训练完成的神经网络，得到与电流密度矢量原始数据对应的电导率分布重建结果；

所述构建磁声耦合成像模型，利用所述磁声耦合成像模型得到训练数据集的步骤包括：

根据电流密度矢量与电导率之间的对应关系，构建磁声耦合成像模型；

调整所述磁声耦合成像模型的电导率分布，获取不同电导率分布的对应的所述电流密度分布，将所述电导率样本和其所对应的电流密度分布组成所述电流密度矢量样本数据和电导率样本数据；

所述调整所述磁声耦合成像模型的电导率分布，获取在不同电导率分布的情况下分别对应的所述电流密度矢量的步骤包括：

分别设置在不同形状的目标区域、所述目标区域内含有不同电导率区域分布和/或所述目标区域内含有不同电导率连续变化的情况下，所述磁声耦合成像模型对应的电流密度矢量；

所述预设神经网络结构为生成对抗性神经网络。

2.根据权利要求1所述的磁声耦合成像的电导率重建方法，其特征在于，所述构建磁声耦合成像模型，利用所述磁声耦合成像模型得到训练数据集的步骤包括：

根据电流密度矢量与电导率之间的对应关系，构建磁声耦合成像模型；

调整所述磁声耦合成像模型中电流密度的输入方向及输入个数，获取在不同电流密度的输入方向及输入个数的情况下，分别对应的电导率数据，将所述电流密度矢量和其所对应电导率数据的组成所述电流密度矢量样本数据和电导率样本数据。

3.根据权利要求1所述的磁声耦合成像的电导率重建方法，其特征在于，所述预设神经网络包括：生成网络模块和判别网络模块；

所述将所述训练数据集输入预设神经网络，对所述预设神经网络进行训练，得到训练完成的神经网络的步骤包括：

分别将训练数据集中含有的电流密度矢量样本数据输入到所述生成网络模块，通过所述生成网络模块得到与所述电流密度矢量样本数据对应的电导率分布预测数据；

将所述电导率分布预测数据和电流密度矢量样本数据输入所述判别网络模块，通过所述判别网络模块输出对所述电导率分布预测数据的识别数据；

根据电导率分布预测数据、识别数据、电流密度矢量样本数据和电导率样本数据对预设神经网络的参数进行修正，并重复执行将电流密度矢量样本数据输入所述生成网络模块，以及将所述电导率分布预测数据和所述电流密度矢量样本数据输入所述判别网络模块的步骤，直至所述判别网络输出的识别数据符合预设条件，得到训练完成的神经网络。

4.根据权利要求3所述的磁声耦合成像的电导率重建方法，其特征在于，所述根据电导率分布预测数据、识别数据、电流密度矢量样本数据和电导率样本数据对所述预设神经网络的参数进行修正的步骤包括：

根据电导率分布预测数据、识别数据、电流密度矢量样本数据和电导率样本数据计算出总损失函数；

根据总损失函数对预设神经网络进行参数修正。