一种基于机器学习-电磁反演的高空间分辨率脑成像方法
授权
摘要
本发明提供一种基于机器学习‑电磁反演的高空间分辨率脑成像方法，包括以下步骤：建立反演模型，根据高空间分辨率的脑电特性分布，建立SJ‑BPNNs网络和U‑Net网络结合的反演模型，所述SJ‑BPNNs网络将测量到的散射场转化为脑电特性的三维图像，再利用U‑Net网络增强三维图像的成像质量；依据人脑先验信息的脑成像训练策略来建立学习样本数据集；所述训练策略包括：在给定范围内对人脑模型进行不同因子的缩放；根据不同的组织，在给定的范围内随机设置不同训练样本的脑组织电学特性；利用学习样本集对SJ‑BPNNs网络进行训练和验证；再将SJ‑BPNNs输出的三维图像处理成二维图像输入到U‑Net中训练和测试；本发明提供的方法能够实现高效、准确地重建三维高空间分辨率的人脑电性层析成像。
基本信息
专利标题 ：
一种基于机器学习-电磁反演的高空间分辨率脑成像方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112711910A
申请号 ：
CN202011612156.7
公开（公告）日 ：
2021-04-27
申请日 ：
2020-12-30
授权号 ：
CN112711910B
授权日 ：
2022-05-17
发明人 ：
肖理业洪荣汉赵乐一其他发明人请求不公开姓名
申请人 ：
厦门大学
申请人地址 ：
福建省厦门市思明南路422号
代理机构 ：
厦门市首创君合专利事务所有限公司
代理人 ：
张松亭
优先权 ：
CN202011612156.7
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 A61B5/245
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-05-17 ：
授权
2021-05-14 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20201230
申请日 : 20201230
2021-04-27 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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