一种基于深度学习的活体荧光成像去模糊方法
公开
摘要
本发明属于荧光成像技术领域，公开了一种基于深度学习的活体荧光成像去模糊方法，利用近红外二区荧光图像具有高分辨率的特性，采用具有共同视野的近红外一区荧光相机和近红外二区荧光相机同时采集小鼠的荧光图像；将采集到的活体荧光图像按照一定比例随机划分为训练数据集、验证数据集和测试数据集；利用全梯度损耗方法构建从近红外一区荧光图像变换到近红外二区荧光图像的生成对抗网络GAN，采用构建的生成对抗网络对采集到的活体荧光图像进行训练；采用训练完成的网络对近红外一区荧光图像进行计算得到去模糊后的荧光图像。本发明的去模糊后的荧光图像即拥有近红外一区荧光图像的灵敏度，也拥有近似近红外二区荧光图像的清晰度。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的活体荧光成像去模糊方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114587272A
申请号 ：
CN202210182173.4
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2022-02-25
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
曹旭熊枭马庆超白婷婷贺礼鲜浩楠王艺涵王忠良朱守平
申请人 ：
西安电子科技大学
申请人地址 ：
陕西省西安市太白南路2号西安电子科技大学
代理机构 ：
西安长和专利代理有限公司
代理人 ：
何畏
优先权 ：
CN202210182173.4
主分类号 ：
A61B5/00
IPC分类号 ：
A61B5/00
IPC结构图谱
A
A部——人类生活必需
A61
医学或兽医学；卫生学
A61B
诊断；外科；鉴定
A61B5/00
用于诊断目的的测量；人的辨识
法律状态
2022-06-07 ：
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。
文件下载
暂无PDF文件可下载
