[发明专利]一种用于重建EPAT图像的深度学习方法及系统有效
| 申请号： | 202010008799.4 | 申请日： | 2020-01-06 |
| 公开（公告）号： | CN111223162B | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 孙正;王新宇 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学（保定） |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00;G06N3/0464;G06N3/08;G16H50/50 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 杜阳阳 |
| 地址： | 071000 河北*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种用于重建EPAT图像的深度学习方法及系统，方法包括，构造用于有限角度光声内窥层析成像EPAT图像重建的深度学习数据集；所述数据集包括：训练集、验证集和测试集；建立前向传播的卷积神经网络模型；基于所述训练集、验证集和测试集对所述卷积神经网络模型中的网络参数进行逐层训练、验证和优化，得到优化后的卷积神经网络模型；将所述测试集输入至所述优化后的卷积神经网络模型中得到光吸收能量分布图像。本发明中的上述方法能够从有限角度扫描采集的光声信号中重建高质量的腔体横截面光吸收能量分布图。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 重建 epat 图像 深度 学习方法 系统 | ||
【主权项】：
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