[发明专利]一种基于机器学习-电磁反演的高空间分辨率脑成像方法有效
| 申请号： | 202011612156.7 | 申请日： | 2020-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN112711910B | 公开（公告）日： | 2022-05-17 |
| 发明（设计）人： | 肖理业;洪荣汉;赵乐一;其他发明人请求不公开姓名 | 申请（专利权）人： | 厦门大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;A61B5/245 |
| 代理公司： | 厦门市首创君合专利事务所有限公司 35204 | 代理人： | 张松亭;王婷婷 |
| 地址： | 361000 *** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于机器学习‑电磁反演的高空间分辨率脑成像方法，包括以下步骤：建立反演模型，根据高空间分辨率的脑电特性分布，建立SJ‑BPNNs网络和U‑Net网络结合的反演模型，所述SJ‑BPNNs网络将测量到的散射场转化为脑电特性的三维图像，再利用U‑Net网络增强三维图像的成像质量；依据人脑先验信息的脑成像训练策略来建立学习样本数据集；所述训练策略包括：在给定范围内对人脑模型进行不同因子的缩放；根据不同的组织，在给定的范围内随机设置不同训练样本的脑组织电学特性；利用学习样本集对SJ‑BPNNs网络进行训练和验证；再将SJ‑BPNNs输出的三维图像处理成二维图像输入到U‑Net中训练和测试；本发明提供的方法能够实现高效、准确地重建三维高空间分辨率的人脑电性层析成像。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 电磁 反演 空间 分辨率 成像 方法 | ||
【主权项】：
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