基于FPGA的深度学习电阻抗成像系统及成像评价方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于FPGA的深度学习端对端式电阻抗成像系统及新型成像评价方法，系统以FPGA为核心板，在FPGA移植微处理器内核，实现数据采集模块、深度学习算法模块以及成像显示模块。所述数据采集模块用于注入激励电流和采集电压数据并对电压数据进行降噪处理；所述深度学习模块用于处理采集的电压数据，将其还原成重建图像。本发明采用FPGA作为主控，发挥其并行计算的优势，加速深度学习算法模块实现；引入微处理器提高所述电阻抗成像系统的运行效率；深度学习算法模块解决传统算法成像精度不高的问题，降低逆问题的不适定性。新型评价方法解决常用的ICC评价方法无法准确评价原始图像与重建图像位置准确度的缺点。
基本信息
专利标题 ：
基于FPGA的深度学习电阻抗成像系统及成像评价方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114544708A
申请号 ：
CN202210051699.9
公开（公告）日 ：
2022-05-27
申请日 ：
2022-01-17
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
舒琳吴昶杨徐向民吴晓茵
申请人 ：
华南理工大学
申请人地址 ：
广东省广州市天河区五山路381号
代理机构 ：
广州粤高专利商标代理有限公司
代理人 ：
周春丽
优先权 ：
CN202210051699.9
主分类号 ：
G01N27/02
IPC分类号 ：
G01N27/02
IPC结构图谱
G
G部——物理
G01
测量；测试
G01N
借助于测定材料的化学或物理性质来测试或分析材料
G01N27/00
用电、电化学或磁的方法测试或分析材料
G01N27/02
通过测试阻抗
法律状态
2022-06-14 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G01N 27/02
申请日 : 20220117
申请日 : 20220117
2022-05-27 ：
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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