[发明专利]一种深层肿瘤新生血管的高分辨率光声成像方法有效
| 申请号： | 201911165348.5 | 申请日： | 2019-11-25 |
| 公开（公告）号： | CN110796603B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 司广涛;孟静;赵景秀;禹继国;郑炜 | 申请（专利权）人： | 曲阜师范大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06T7/30;G06T11/00 |
| 代理公司： | 北京睿智保诚专利代理事务所(普通合伙) 11732 | 代理人： | 周新楣 |
| 地址： | 273100 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种深度学习模型下深层肿瘤新生血管的高分辨率光声成像方法，属于生物医学成像领域，具体步骤为：采集训练数据，在声学分辨率光声成像系统下，采集肿瘤血管的低分辨率光声图像，在光学分辨率光声显微成像系统下，采集肿瘤血管的高分辨率光声图像；基于训练数据，训练深度学习模型，深度学习模型为生成对抗深度学习网络模型；基于训练后的深度学习模型，实现声学分辨率光声成像系统下深层肿瘤新生血管的高分辨率成像。本发明实现了声学分辨率光声成像系统下的光学分辨率的光声图像重建，能够对深层肿瘤新生血管进行光学分辨率成像，清晰获取整个肿瘤区域的新生血管网络，从而为后续的各种肿瘤血管量化分析提供高质量的血管数据。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深层 肿瘤 新生 血管 高分辨率 成像 方法 | ||
【主权项】：
1.一种深层肿瘤新生血管的高分辨率光声成像方法，其特征在于：包括如下步骤：/n步骤1、采集训练数据；/n在声学分辨率光声成像系统下，采集肿瘤血管的低分辨率光声图像；/n在光学分辨率光声显微成像系统下，采集肿瘤血管的高分辨率光声图像；/n步骤2、基于所述训练数据，训练深度学习模型，所述深度学习模型为生成对抗深度学习网络(generative adversarial network，GAN)模型；/n步骤3、基于训练后的所述深度学习模型，实现声学分辨率光声成像系统下深层肿瘤新生血管的高分辨率成像。/n
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