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申请/专利权人：华南理工大学
摘要：本发明属于电阻抗成像领域，为融合先验知识的深度学习电阻抗动态差分成像方法及系统。其方法包括：获取输入电压差数据；图像重构，将输入电压差经过三个神经元数量不同的全连接层，以获得不同尺度下的成像映射结果；通过卷积层提取三个通道的特征，将所提取的三个通道特征进行拼接，组合推理出成像结果；基于单步线性高斯牛顿法融合成像相关的先验知识，以生成参考成像；加权融合，根据权重矩阵对图像重构的成像结果和参考成像加权求和，得到融合后的成像结果；误差校准，训练加权融合的成像结果与预期成像结果的误差映射关系，输出误差校准后的成像结果。本发明将成像任务拆分为图像重构和误差校准两个子任务，提升了重构图像的精度。
主权项：1.一种融合先验知识的深度学习电阻抗动态差分成像方法，其特征在于，包括以下步骤：获取输入电压差数据；图像重构，首先将输入电压差分别经过三个神经元数量不同的全连接层，以获得不同尺度下的成像映射结果；然后通过上采样层插值，将不同尺度下的成像映射结果统一尺寸；再通过卷积层提取三个通道的特征，将所提取的三个通道特征进行拼接，组合推理出成像结果；基于单步线性高斯牛顿法融合成像相关的先验知识，以生成参考成像；加权融合，为图像重构的成像结果和所生成的参考成像设置权重矩阵，根据所设置的权重矩阵对图像重构的成像结果和生成的参考成像进行加权求和，得到融合后的成像结果；误差校准，训练加权融合的成像结果与预期成像结果的误差映射关系，并输出误差校准后的成像结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 融合先验知识的深度学习电阻抗动态差分成像方法及系统
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