[发明专利]一种基于深度学习的微波乳腺图像重建方法有效
| 申请号： | 202110763044.X | 申请日： | 2021-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN113538693B | 公开（公告）日： | 2022-10-14 |
| 发明（设计）人： | 张朝霞;鲁雅;海泽瑞;王倩;王锟锟;周晓玲 | 申请（专利权）人： | 太原理工大学 |
| 主分类号： | G06T17/20 | 分类号： | G06T17/20;G06T7/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 太原晋科知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 14110 | 代理人： | 王军 |
| 地址： | 030024 *** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的微波乳腺图像重建方法，该神经网络能够从3GHz的天线阵列获取的测量微波信号转换成图像。本发明构建第一自编码器网络，用矢量表示高分辨率图像；然后构建第二自编码器网络，旨在将微波信号映射到压缩特征（矢量）。将两个自编码器网络组合成一个完整的复合自编码器网络进行重建。这个方法降低了训练用于逆散射的深度学习网络的难度。仿真数据集由威斯康星大学乳腺图像数据库的纵向和横向切片组成。和传统变形伯恩迭代方法和对比源反演方法相比，能够几乎实时进行乳腺成像且成像效果良好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 微波 乳腺 图像 重建 方法 | ||
【主权项】：
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