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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于去噪自编码器的电阻抗深度成像方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115670421B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211338553.9，技术领域涉及：A61B5/0536；该发明授权一种基于去噪自编码器的电阻抗深度成像方法是由钱慧;王苏煜;韩仲鑫;刘瑞兰设计研发完成，并于2022-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于去噪自编码器的电阻抗深度成像方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于去噪自编码器的电阻抗深度成像方法，将传统方法和去噪自编码器相结合。首先，采用有限元方法对二维圆域电阻抗成像问题进行数值模拟，获得二维圆域的阻抗分布图像和圆域的边界电压。然后，使用分裂BregmanthesplitBregmanmethod,SBM算法获得粗成像。最后，将粗成像作为输入，真实阻抗分布图像作为输出，训练去噪自编码器网络。该去噪自编码器网络可以用于电阻抗成像。仿真和实测结果表明，针对圆形目标，提出的方法能够实现较高精度去除伪影，实现精确的形状重建。

本发明授权一种基于去噪自编码器的电阻抗深度成像方法在权利要求书中公布了：1.一种基于去噪自编码器的电阻抗深度成像方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对背景区域以三角形为剖分单元，使用有限元剖分，在背景区域内模拟生成半径不同的仿真圆形目标物体，设置目标物体的阻抗分布数据； S2、根据S1得到的阻抗分布数据，使用有限元法获得二维圆域的阻抗分布图像和圆域的边界电压；通过边界电压值，使用SBM算法获得粗成像； S3、把S2得到的粗成像作为输入，真实的阻抗分布图像作为输出，对去噪编码器进行训练，并不断调试去噪编码器的各个参数，直到得到最优的训练完成的去噪编码器； S4、将所需求解的被测物体的边界电压值作为输入数据，使用SBM算法获得粗成像，将粗成像输入到S3训练好的去噪编码器中，即得到待测物体的阻抗成像图； 步骤S2中，根据目标物体的阻抗分布数据以及有限元的模型数据获得每个三角剖分单元的系数矩阵，进而获得总体系数矩阵； 施加边界条件，得到有限元方程，求解有限元方程最终获得边界电压值；所述有限元的模型数据是指图像上的网格，所述边界条件为激励电流； 步骤S3中，去噪自编码器的训练过程包括编码和解码； 定义仿真物体使用SBM算法加入噪声后图片的像素值为带噪数据将带噪数据通过自编码器的编码过程fθ映射到低维隐藏特征空间y，解码过程gθ′对y进行解码，得到无噪图片像素数据z； 编码过程表示为：解码过程表示为：z＝gθ′y＝sw2y+b2；其中，fθ和gθ′为非线性激活函数，s*是编码解码函数；w1和w2是权重矩阵，b1和b2是偏差向量，θ是{w1,b1}的参数化，θ′是{w2,b2}的参数化； 在训练时利用反向传播算法最小化重构误差，误差函数表示为： 其中x代表仿真物体原始图片的像素值；训练过程中调试参数包括学习率、激励函数，当误差函数LHx,z最小时得到最优参数，停止训练，得到目标函数误差最小的去噪自编码器网络模型。

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