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基于图卷积神经网络的近红外光谱层析成像重建方法
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本发明公开了基于图卷积神经网络的近红外光谱层析成像重建方法，本发明提出一种基于图卷积的深度学习网络框架，该深度学习网络框架对具有不规则结构的成像域建立图模型，并将图结构信息加入到带有注意力机制的图卷积神经网络中，以提取图节点上的光学特征参数的特征，将采集到的光学信号作为网络输入进行端到端的训练，同时恢复出含氧血红蛋白，脱氧血红蛋白和水三种发色团的浓度。实验结果表明，本发明能够实现NIRST图像的准确重建。
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专利基本信息 ：
专利类型： 发明申请
申请(专利)号： CN202310513333.3
申请日期： 2023-05-09
公开(公告)日： 2023-07-28
公开(公告)号： CN116503581A
申请(专利权)： 北京工业大学
法律状态： 实质审查
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