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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利一种用于肌肉动态成像的电阻抗成像方法、介质和设备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：CN120477740B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510964160.6，技术领域涉及：A61B5/0536；该发明授权一种用于肌肉动态成像的电阻抗成像方法、介质和设备是由王迎池;刁亚楠;赵国如;陈桂兰;谢英睿;姬俊宇;姜显泰;游子儆;吴培希;宁运琨设计研发完成，并于2025-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于肌肉动态成像的电阻抗成像方法、介质和设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于肌肉动态成像的电阻抗成像方法、介质和设备，属于图像处理技术领域。该方法包括：针对目标，采集行走过程中肌肉动态边界电压数据序列；将所述肌肉动态边界电压数据序列输入到经训练的神经网络模型，重建出对应的肌肉内部电导率动态图像序列，进而获得电阻抗成像结果。所述神经网络模型利用卷积层提取所述肌肉动态边界电压数据序列的空间特征，利用循环神经网络层预测由肌肉活动引起的电导率分布的时间演化模式。本发明能够有效捕捉肌肉活动的复杂时序动态，提高了电阻抗成像的速度和时间分辨率。

本发明授权一种用于肌肉动态成像的电阻抗成像方法、介质和设备在权利要求书中公布了：1.一种用于肌肉动态成像的电阻抗成像方法，其特征在于，包括以下步骤： 针对目标，采集行走过程中肌肉动态边界电压数据序列； 将所述肌肉动态边界电压数据序列输入到经训练的神经网络模型，重建出对应的肌肉内部电导率动态图像序列，进而获得电阻抗成像结果； 其中，所述神经网络模型利用卷积层提取所述肌肉动态边界电压数据序列的空间特征，利用循环神经网络层预测由肌肉活动引起的电导率分布的时间演化模式； 其中，训练所述神经网络模型的训练集根据以下步骤获取： 根据人体行走过程中大腿肌肉的动态变化，划分步态周期，所述步态周期包括静息态、支撑相早期、支撑相末期和摆动相，其中所述静息态表现为股四头肌与腘绳肌的松弛平衡，所述支撑相早期指足跟着地至中期，所述支撑相末期指足尖离地，所述摆动相指足部离地至再次触地； 以所述静息态为基准模型，通过构建有限元模型获得多组模型，其中所述有限元模型由多个有限元网格构成，骨骼作为几何中心，前侧的股四头肌与后侧的腘绳肌分别以新月形形态动态演化；所述多组模型中的每一组分为四个，分别代表所述静息态、所述支撑相早期、所述支撑相末期和所述摆动相； 对于所述支撑相早期、所述支撑相末期和所述摆动相的动态阶段，通过参数化调节股四头肌与腘绳肌的面积大小，模拟肌肉形态随步态演变的连续过程，且各组织的电导率值在设定的正常生理范围内随机波动； 通过有限元仿真计算所述多组模型在电极激励模式下的表面电压分布，进而获得包含多组数据的训练集，每组数据对应所述静息态、所述支撑相早期、所述支撑相末期和所述摆动相四个步态周期的电导率与电压配对数据之间的对应关系。

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