[发明专利]一种基于模型的深度学习扩散光学层析成像方法在审
| 申请号： | 202110258621.X | 申请日： | 2021-03-09 |
| 公开（公告）号： | CN113284204A | 公开（公告）日： | 2021-08-20 |
| 发明（设计）人： | 冯金超;魏承朴;贾克斌;孙中华;李哲 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00;A61B5/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 沈波 |
| 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模型的深度学习扩散光学层析成像方法，属于医学图像处理领域。提出将卷积神经网络(CNN)构建正则化算子，并结合光传输模型直接重建生物组织的光学特性参数分布。实现从数据域到图像域的直接重建。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 模型 深度 学习 扩散 光学 层析 成像 方法 | ||
【主权项】：
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