[发明专利]基于卷积神经网络的光声显微成像方法及系统在审
| 申请号： | 202310314186.7 | 申请日： | 2023-03-28 |
| 公开（公告）号： | CN116342729A | 公开（公告）日： | 2023-06-27 |
| 发明（设计）人： | 马海钢;高杨;封婷;左超;陈钱;于音什 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00;G06N3/0464;G06N3/08;G06F18/214 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 岑丹 |
| 地址： | 210094 江苏省南*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的光声显微成像方法及系统，属于光声显微成像技术领域，所述方法首先通过光声显微模拟仿真调节不同参数得到训练信号数据集；然后构建网络模型并进行训练，该网络模型采用的是U型卷积网络；其次将光声显微系统采集的信号数据输入到训练好的网络模型中，获得最终处理后的光声信号数据；将得到的光声信号数据进行成像重建，得到重建图像；本发明能够快速有效处理光声显微系统采集的含噪、带限、衰减光声信号，能够实现抗噪、宽频、深穿透的高分辨率光声显微成像。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 显微 成像 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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