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申请/专利权人：天津科技大学
摘要：本发明属于电阻抗层析成像领域，提出了一种基于模型驱动的电阻抗层析成像方法，利用传感器获得边界测量电压后，进行数据预处理，将传感器阵列上的测量值重塑为电压特征图，将电压特征图输入金字塔池模块PPM获得初始重构特征；将初始重构特征输入到深度迭代展开成像模块，该深度迭代展开成像模块将FasterISTA展开到基于学习的框架中，迭代计算利用两个子网进行建模，一个子网由通道层面和空间层面组成的并行注意力模块，另一个子网由多尺度卷积和残差连接组成，最终获得高分辨率成像结果。本方法在复杂的成像任务中表现出强大的鲁棒性和令人满意的可推广性。这种方法有望在工业和医疗应用中得到广泛应用。
主权项：1.一种基于模型驱动的电阻抗层析成像方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：利用传感器获得边界测量电压后，进行数据预处理，将传感器阵列上的测量值重塑为电压特征图，将电压特征图输入金字塔池模块PPM获得初始重构特征；S2：将初始重构特征输入到深度迭代展开成像模块，该深度迭代展开成像模块将FasterISTA展开到基于学习的框架中，迭代计算利用两个子网进行建模，一个子网是用于全局和局部特征提取的由通道层面和空间层面组成的并行注意力模块，另一个子网由用于特征聚合的多尺度卷积和残差连接组成，计算过程按照FasterISTA模式迭代，最终获得高分辨率成像结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津科技大学 基于模型驱动的电阻抗层析成像方法
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