[发明专利]一种基于深度学习的扩散相关光谱血流量化方法有效
| 申请号： | 202011456434.4 | 申请日： | 2020-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN112587118B | 公开（公告）日： | 2023-02-28 |
| 发明（设计）人： | 李哲;姜敏楠;葛奇思;冯金超;贾克斌 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | A61B5/026 | 分类号： | A61B5/026 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 张慧 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的扩散相关光谱血流量化方法，用于解决目前扩散相关光谱组织血流量化过程中以解析模型或者蒙特卡洛模型迭代拟合存在的耗时长的问题。具体包括：利用扩散相关光谱技术获取被测组织的光强自相关函数数据，通过深度学习方法直接建立从光强自相关函数(g2(τ))到血流指数(BFI)之间的端到端网络，输出得到血流指数数据，训练得到用于扩散相关光谱血流量化的深度学习网络模型，并将测试集数据输入到血流量化深度学习网络模型中进行预测，实现对组织血流变化的量化。该方法利用深度学习模型直接建立光强自相关函数与组织血流之间的量化关系，避免了传统扩散相关光谱拟合方法的不足，在保证量化精度的同时，极大地提高了拟合速度，能够为组织血流的动态纵向测量提供有利条件。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 扩散 相关 光谱 血流 量化 方法 | ||
【主权项】：
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