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龙图腾网恭喜天津工业大学申请的专利一种电阻抗图像重建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：CN117911713B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202410067175.8，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种电阻抗图像重建方法是由王子辰;王琦;张涛;李秀艳;段晓杰;孙玉宽;汪剑鸣设计研发完成，并于2024-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电阻抗图像重建方法在说明书摘要公布了：本发明属于电阻抗层析成像领域，涉及一种电阻抗图像重建方法，建立了一种以U‑Net为骨干模型并融合可变形卷积模块和超卷积网络的双分支并行EIT深度成像模型，命名为DHU‑Net,所述DHU‑Net由双分支特征编码器和特征融合解码器组成，所述双分支编码器使用不同的卷积算子，分别由可变形卷积与通道层注意力机制、坐标注意力机制与隐式超卷积构成的并行运算组成；在双分支特征编码器与特征融合解码器对应的特征金字塔之间以对称的方式添加了基于注意力机制的跳过连接。本发明所提出的DHU‑Net具有更好的鲁棒性和重建一致性，同时相比于稠密连接的深度模型参数量更少，推理速度更快。

本发明授权一种电阻抗图像重建方法在权利要求书中公布了：1.一种电阻抗图像重建方法，其特征在于，建立了一种以U-Net为骨干模型并融合可变形卷积模块和超卷积网络的双分支并行EIT深度成像模型，命名为DHU-Net,所述DHU-Net由双分支特征编码器和特征融合解码器组成，所述双分支特征编码器使用不同的卷积算子，分别由可变形卷积与通道层注意力机制、坐标注意力机制与隐式超卷积构成的并行运算组成；在双分支特征编码器与特征融合解码器对应的特征金字塔之间以对称的方式添加了基于注意力机制的跳过连接；所述双分支特征编码器包括空间特征编码分支和通道特征编码分支；所述空间特征编码分支包括5个编码单元，每一个编码单元由局部可变形卷积核和通道层注意力机制实现空间形状建模，每个空间编码单元的输入使用2层3×3卷积及非线性激活函数ReLU及批归一化BN及池化下采样算子进行特征维度聚合和通道扩增；所述通道特征编码分支包括5个编码单元，每一个编码单元由坐标注意力机制与5×5的隐式超卷积实现电导率分布参数学习，空间通道单元的输入使用2层3×3卷积及非线性激活函数ReLU及批归一化BN及池化下采样算子进行特征维度聚合和通道扩增；经过双分支特征编码器的输出特征经过一个特征图拼接和卷积进行通道调整，并使用2层反卷积上采样进行特征图空间扩增，获得的特征作为特征融合解码器的输入；所述特征融合解码器有4个，每个特征融合解码器由跳跃自注意力机制模块和反卷积上采样层组成，跳跃自注意力机制模块的输入包括空间特征编码分支的计算特征、通道特征编码分支的计算特征、前一个反卷积上采样的输出特征，跳跃自注意力机制模块的输出特征作为反卷积上采样层的输入进行空间维度扩增和通道数目降低，来实现最终的图像重建；所述跳过连接的连接方式为：经过可变形卷积—SE注意力的特征和坐标注意力—超卷积的特征经过线性投影后分别记作值向量和键向量K，同时对应的解码器的另一个输入为上采样恢复的特征图记作特征查询向量进行注意力运算， 其中，dk为向量的维度，经过SA的特征融合后，解码模块使用两个3×3卷积运算对通道特征进行聚合和解码特征复原，输出作为下一个解码模块的输入特征。

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