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申请/专利权人：南京大学
申请日：2024-03-25
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118236032A
主分类号：A61B5/00
分类号：A61B5/00;G06T5/60
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明公开了一种基于双通道数据采集和噪声抵消的低噪声光声成像方法与系统，在一块SoC‑FPGA开发板上集成了数字示波器、多通道数据采集卡和电机驱动器等多种功能，节约了空间与成本，易于便携与后期功能拓展；利用自适应滤波算法处理光声信号与噪声信号，能够在连续时间范围动态地去除原始光声信号中的噪声，以呈现更多的图像细节，所以在实验过程中对信号信噪比的要求会显著降低；利用自适应滤波结合深度学习算法，由自适应滤波滤除线性噪声，神经网络滤除非线性噪声，不仅有效降低了神经网络的训练与推理时间，还有效减少信号平均次数与数据量，加快成像的速度并获得高质量光声图像。
主权项：1.一种基于双通道数据采集和噪声抵消的低噪声光声成像方法，用于活体组织成像识别，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：移动超声换能器对准样品的采样点；脉冲激光器产生的激光能量分成两路，一路照射在样品的采样点上，样品中的光吸收体吸收激光能量后，基于光声效应向周围辐射超声波信号，使用超声换能器接收该超声波信号；步骤2：脉冲激光器产生的激光能量，另一路触发光电二极管，将激光能量转换为电信号，触发环境噪声采集器对样品所在环境进行噪声采集；步骤3：将超声换能器采集到的超声波信号通过信号采集通道转换成数字信号，记为光声信号s1，将光声信号s1发送给FPGA；将环境噪声采集器采集到的噪声信号通过参考通道转换成数字信号，记为环境噪声信号s2，将环境噪声信号s2发送给FPGA；步骤4：采用自适应滤波LMS算法或者深度学习方法，利用参考通道获得的环境噪声信号s2抵消信号采集通道获得的光声信号s1中的噪声成分，进而提高光声信号s1的信噪比；步骤5：改变样品的采样点，重复步骤1～5，直至完成对样品上所有采样点的采样。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京大学 基于双通道数据采集和噪声抵消的低噪声光声成像方法与系统
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