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龙图腾网获悉上海人工智能创新中心申请的专利用于多芯光纤内窥镜成像的深度神经网络训练方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117495996B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311435754.5，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权用于多芯光纤内窥镜成像的深度神经网络训练方法及系统是由孙佳伟;赵斌;李学龙设计研发完成，并于2023-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于多芯光纤内窥镜成像的深度神经网络训练方法及系统在说明书摘要公布了：本申请实施例涉及光纤内窥镜成像技术领域，特别涉及一种用于多芯光纤内窥镜成像的深度神经网络训练方法及系统，该方法包括以下步骤：首先，采用数据集生成系统，将相位图像投影至光纤端面，从光纤输出端采集散斑图像；然后，将散斑图像输入深度神经网络，从散斑图像中重建光纤测量端的相位信息；其中，数据集生成系统采用基于全息显示的光学系统，用于自动生成光纤相位成像海量数据集；深度神经网络采用基于卷积神经网络Unet和残差神经网络ResNet的网络架构，以简化数据处理过程。本申请实施例通过提供一种用于多芯光纤内窥镜成像的深度神经网络训练方法，以解决传统的多芯光纤定量相位成像技术中实时性和准确性不高的问题。

本发明授权用于多芯光纤内窥镜成像的深度神经网络训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于多芯光纤内窥镜成像的深度神经网络训练方法，其特征在于，该方法直接通过光纤远场输出端的散斑中重建相位图像，无需预校准，能够在5.5ms实现一张相位图像的重建，达到181fps的成像帧率；该方法包括以下步骤： 采用数据集生成系统，将相位图像投影至光纤端面，从光纤输出端采集散斑图像；其中，所述数据集生成系统采用基于全息显示的光学系统，用于自动生成光纤相位成像海量数据集； 将所述散斑图像输入深度神经网络，从所述散斑图像中重建光纤测量端的相位信息；其中，所述深度神经网络采用基于卷积神经网络Unet和残差神经网络ResNet的网络架构，以简化数据处理过程； 所述基于全息显示的光学系统包括：单纵模激光器、扩束单元、空间光调制器、频域滤波单元、第一显微镜单元、校准相机、第二显微镜单元和探测相机； 在所述基于全息显示的光学系统中，激光器发出的激光束经过扩束单元，以在空间光调制器上均匀地照明；相位调制后的激光束经过频域滤波单元，以去除不必要的高阶衍射级；然后，全息显示的相位图像通过第一显微镜系统投影到多芯光纤测量端面上，入射光束部分被多芯光纤端面反射，并投影到校准相机上，以实现全息显示平面和光纤端面的精确对准；多芯光纤包括纤芯数量从6-30,000根的光纤束； 在所述基于全息显示的光学系统中，多芯光纤输出的远场散斑通过第二显微镜系统在探测相机上成像； 空间光调制器和检测相机同步触发； 当相位图像显示在空间光调制器上时，探测相机同时启动以捕捉相应的散斑图像，以确保显示的相位图像与探测相机拍摄的散斑图像之间一一对应； 所述深度神经网络的架构包括三个下采样块、三个上采样块和随机失活层；其中， 所述下采样块、所述上采样块均包括整流线性单元层和两个卷积层；所述随机失活层位于最终输出卷积层之前，用于进行深度神经网络的正则化操作；在训练过程中，所述随机失活层用于随机省略或停用某些神经元，以降低网络对单个神经元的依赖性。

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