一种基于深度学习的电阻抗断层图像重构方法[CN202010068369.1] - 浙江工业大学

专利申请

2020-01-21
公布公告

2023-11-21
授权日期

2023-11-21
终止

2033-11-18

一种基于深度学习的电阻抗断层图像重构方法

* 专利信息仅供参考，不具有法律效力。有效专利

注册号： CN202010068369.1 申请日期： 2020-01-21 专利主类别： G06T11/00 {{ classMap["G06T11/00"] }}

申请人名称：浙江工业大学

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申请人地址：浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号

专利分类项目

G06T11/00 :

G06T11/40 : 通过添加表面特征填充平面，例如：色彩或纹理

专利注册信息

初审公告期号	2020-01-21	初审公告日期	2023-11-21
注册公告期号	2023-11-21	注册公告日期	2023-11-21
专用权期限	2023-11-21 - 2033-11-18	专利类型	发明授权
代理组织机构	杭州斯可睿专利事务所有限公司查看该机构代理的所有专利

专利介绍

一种基于深度学习的电阻抗断层图像重构方法，包括以下步骤：1)选择真实的MIT设备与计算机连接以供采集数据，设备工作方式采用单激励单接收工作模式；2)制作不同形状物体，规划采集中物体在场内分布位置，构建真实电导率作为标签；3)对采集的数据进行预处理，并划分出神经网络需要的训练集和验证集；4)将数据输入进搭建好的BP神经网络进行训练；5)将训练好的网络生成的数据，经过图像处理方法重构出电导率分布图。本发明使用深度学习技术结合实际的MIT设备采集数据进行训练，相比较于传统成像方法，可使得成像物体的轮廓更加精细。

法律进度