一种基于深度学习算法的微波人体实时穿透式成像方法

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专利权人:

北京理工大学

发明人:

叶修竹,杜耐珂

申请号：

CN202210401949.7

公开号：

CN114708149A

申请日:

2022.04.18

申请国别(地区):

CN

年份:

2022

代理人:

摘要：

本发明公开了一种基于深度学习算法的微波人体实时穿透式成像方法，涉及医疗成像技术领域，包括以下步骤：S1、首先确定成像系统参数并接收原始测试数据；S2、通过线性算法获得只有线性信息的介电常数粗糙图像；S3、基于注意力机制的机器学习网络将介电常数粗糙图像作为神经网络的输入；S4、加入高次散射信息，得到真实介电常数的成像结果。该基于深度学习算法的微波人体实时穿透式成像方法，利用微波成像原理实现了辐射功率小、安全无创、非侵入式检测的目的；系统设计实现了小型化，便携式的目的；使用深度学习算法，提高了成像分辨率和实现了实时成像，可应用于人脑、胳膊、膝盖等部位的医疗成像检测。

来源网站：

中国工程科技知识中心

来源网址：

http://www.ckcest.cn/home/