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申请/专利权人：重庆邮电大学
申请日：2023-12-21
公开（公告）日：2024-03-22
公开（公告）号：CN117745859A
主分类号：G06T11/00
分类号：G06T11/00;G06T5/70;G06T7/30;G06N3/04;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开
摘要：本发明属于脑机接口视觉图像重建领域，具体涉及一种基于fMRI和图像深度特征的图像重建方法及系统，方法包括对磁共振功能数据进行预处理得到体素数据；将体素数据输入大脑活动特征解码器，得到目标图像大脑活动解码特征；通过图像重建模型随机生成粗糙图像，将粗糙图像输入特征提取模型得到深度特征；计算目标图像大脑活动解码特征与深度特征间的误差，并将误差返回至图像重建模型；图像重建模型根据误差优化粗糙图像得到新图像，判断误差是否达到最小值，若是，则将该新图像作为重构图像输出，否则将新图像输入特征提取模型得到新深度特征，重新计算误差；本发明提高了图像的重建质量与真实度。
主权项：1.一种基于fMRI和图像深度特征的图像重建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.通过目标图像对检测对象进行视觉刺激并获取对应的磁共振功能成像数据，对磁共振功能成像数据进行预处理得到体素数据；S2.将体素数据输入预设的大脑活动特征解码器，得到目标图像大脑活动解码特征；S3.通过预设的图像重建模型随机生成粗糙图像，将粗糙图像输入预设的特征提取模型得到粗糙图像的深度特征；S4.计算目标图像大脑活动解码特征与深度特征间的误差，并将误差返回至图像重建模型；S5.图像重建模型根据误差优化粗糙图像得到新图像，判断误差是否达到设定目标，若是，则将该新图像作为重构图像输出，否则执行步骤S6；S6.将新图像输入特征提取模型，得到新图像的深度特征，然后返回步骤S4。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种基于fMRI和图像深度特征的图像重建方法及系统
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