发明专利已授权

一种基于深度学习的电阻抗成像形状重建方法

Name: 一种基于深度学习的电阻抗成像形状重建方法
Brand: 南京邮电大学
SKU: 2021110380026
Availability: InStock

📄 申请号：CN202111038002.6 📄 发布日：2026/08/26

著录项目信息

申请日

2021-09-06

公开号

CN113781600B

公开日

2024-02-23

申请人

南京邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T11_20

IPC 分类号

G06T11_20 , G06V10_774 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_084 ,

技术画像

所属领域

医学图像处理医学图像处理人工智能算法电阻抗成像

应用场景

医学影像, 肺部功能成像, 脑功能监测, 乳腺肿瘤检测, 无创生理监测

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摘要

本发明公开了一种基于深度学习的电阻抗成像形状重建方法,包括:使用有限元方法,对背景区域以三角形为单元进行剖分;在背景区域内设置控制点向量,采用B样条闭合曲线生成方法得到背景区域内目标物体的边界形状及其位置;在背景阻抗值为σ0的情况下,设置不同目标物体的阻抗值,使用有限元法计算边界电压值;将边界电压值作为神经网络的输入,不同目标物体的阻抗值和控制点向量作为神经网络的输出,得到神经网络模型的训练数据集,建立EIT深度学习网络模型;将被测区域的边界电压值输入到训练好的神经网络模型,输出被测区域物体的阻抗值以及控制点向量,进而重建被测区域内目标物体边界形状及其位置。

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……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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