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一种用于重建EPAT图像的深度学习方法及系统
成果名称: | 一种用于重建EPAT图像的深度学习方法及系统 | 关键字: | covn , 卷积 , epat , 网络 , 光吸收 , 训练集 , channels , 训练 , 神经网络 , mapc | 应用行业: | 计算机、通信和其他电子设备制造业 |
高新技术领域: | 电子信息技术 | 所在地: | 河北省 | 知识产权类型: | 发明专利 |
知识产权编号: | CN202010008799.4 | 成果体现形式: | 成果属性: | ||
成果所处阶段: | 授权 | 成果水平: | 国内先进 | 研究形式: | |
学科分类: | 战略新兴产业: | 新一代信息技术 | 课题来源: | ||
第一完成单位名称: | 华北电力大学(保定) | 第一完成单位属性: | 技术成熟度: | ||
合作方式: | 技术转让 | 交易价格(万): | 6.00 | 所属十强产业: |
本发明涉及一种用于重建EPAT图像的深度学习方法及系统,方法包括,构造用于有限角度光声内窥层析成像EPAT图像重建的深度学习数据集;所述数据集包括:训练集、验证集和测试集;建立前向传播的卷积神经网络模型;基于所述训练集、验证集和测试集对所述卷积神经网络模型中的网络参数进行逐层训练、验证和优化,得到优化后的卷积神经网络模型;将所述测试集输入至所述优化后的卷积神经网络模型中得到光吸收能量分布图像。本发明中的上述方法能够从有限角度扫描采集的光声信号中重建高质量的腔体横截面光吸收能量分布图。
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姜女士
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