[发明专利]一种基于深度学习的多模态扩散光学层析成像重建方法在审
| 申请号： | 202110258626.2 | 申请日： | 2021-03-09 |
| 公开（公告）号： | CN113066144A | 公开（公告）日： | 2021-07-02 |
| 发明（设计）人： | 冯金超;张万龙;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;G06N3/04;G06K9/62 |
| 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深度学习的多模态扩散光学层析成像重建方法，属于医学图像处理领域，要解决的技术问题是如何将光学信号与核磁共振成像进行融合实现端到端的光学特征参数直接重建，为解决上述技术问题，本发明分析并构建Z‑Net神经网络将光学信号与核磁共振图像同时作为网络输入，通过网络训练直接建立光学信号与光学特性参数之间的非线性关系，实现光学信号到光学特性参数的端到端重建，设计仿真实验模拟肿瘤情况，在训练过程中选择合适的网络参数，并测试模型性能，最后展示了本发明对DOT重建的表现，证明本发明可应用于扩散光学层析成像重建工作。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 多模态 扩散 光学 层析 成像 重建 方法 | ||
【主权项】：
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