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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利基于深度学习的高质量实时微波热声成像方法及装置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：CN115859779B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202211408886.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于深度学习的高质量实时微波热声成像方法及装置是由覃欢;傅佳设计研发完成，并于2022-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的高质量实时微波热声成像方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的高质量实时微波热声成像方法及装置，方法为：使用COMSOL软件得到热吸收分布图并导入MATLAB软件中，得到微波热声重建图像和对应的标签图像；进行归一化处理及数据扩增，并按设定的比例划分为训练集和验证集；采集微波热声图像，进行归一化处理后设定为测试集；采用训练集对全密集型生成对抗神经网络模型进行训练，训练完成后采用验证集对模型的成像质量进行验证；保存验证后的权重、偏差值及验证完毕的模型成像质量；使用测试集对验证后的模型进行测试；将测试完毕后的模型导入微波热声实时成像装置，通过微波热声实时成像装置驱动模型生成高质量图像。本发明可有效改善微波热声成像存在的“劈裂”伪影问题，提高成像质量。

本发明授权基于深度学习的高质量实时微波热声成像方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的高质量实时微波热声成像方法，其特征在于，包括下述步骤： 使用COMSOL软件模拟微波照射下生物组织模型的热吸收分布，得到不同方向的热吸收分布图； 将热吸收分布图导入MATLAB软件中，得到多张微波热声重建图像和对应的标签图像； 对微波热声重建图像和对应的标签图像进行归一化处理及数据扩增，并按设定的比例将其划分为训练集和验证集； 使用微波热声实时成像装置采集微波热声图像，进行归一化处理后设定为测试集； 采用训练集对全密集型生成对抗神经网络模型进行训练，训练完成后采用验证集对模型的成像质量进行验证； 保存全密集型生成对抗神经网络模型验证后的权重、偏差值及验证完毕的模型成像质量； 使用测试集对验证后的全密集型生成对抗神经网络模型进行测试； 将测试完毕后的全密集型生成对抗神经网络模型导入微波热声实时成像装置，通过微波热声实时成像装置驱动全密集型生成对抗神经网络模型生成高质量图像； 所述全密集型生成对抗神经网络模型包括生成器和鉴别器；所述生成器包括编码器和解码器； 所述全密集型生成对抗神经网络模型包括依次设置的卷积核大小为3×3的卷积层、批归一化层、ReLU激活函数层、卷积核大小为2×2的反卷积层、卷积核大小为1×1的卷积层、Sigmoid激活函数层、压平层以及全连接层； 所述编码器包括21个卷积核大小为3×3的卷积层、20个卷积核大小为1×1的卷积层以及4个卷积核大小为2×2的最大池化层；所述解码器包括20个卷积核大小为3×3的卷积层、17个卷积核大小为1×1的卷积层以及4个卷积核大小为2×2的反卷积层； 所述鉴别器包括5个卷积核大小为4×4的卷积层。

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