[发明专利]一种基于全连接神经网络的空场对比参数预测方法在审
| 申请号： | 202310731210.7 | 申请日： | 2023-06-19 |
| 公开（公告）号： | CN116919377A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 施艳艳;李玉珠;李蓉;窦菡筱;苏昊;郑硕 | 申请（专利权）人： | 河南师范大学 |
| 主分类号： | A61B5/0536 | 分类号： | A61B5/0536;G06T11/00;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 新乡市平原智汇知识产权代理事务所(普通合伙) 41139 | 代理人： | 洪胜 |
| 地址： | 453007 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于全连接神经网络的空场对比参数预测方法，有效解决了差分图像重建需要获取空场对比参数的问题。该方法以全连接神经网络为基础，通过网络训练，建立边界电压测量值与空场对比参数值之间的端到端的映射关系，在不同信噪比和一定电导率范围内实现对空场对比参数的预测。利用预测的空场对比参数能够对复杂颅脑模型进行准确的差分图像重建，重建图像中目标物的大小和分布能够被清晰的辨别，重建图像质量具有很好的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 连接 神经网络 空场 对比 参数 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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