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龙图腾网获悉辽宁大学申请的专利基于lstm的电容层析成像系统的图像重建算法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：CN115937340B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202211439354.7，技术领域涉及：G06T12/00；该发明授权基于lstm的电容层析成像系统的图像重建算法是由吴新杰;高明玉设计研发完成，并于2022-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于lstm的电容层析成像系统的图像重建算法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于LSTM的电容层析成像系统的图像重建方法，其方法如下：1构建电容层析成像系统模型，通过Comsol有限元仿真软件获得电容层形成像系统的灵敏度场，以及获得不同位置、不同形状的物场分布情况下的电容向量。2利用Landweber算法得到重建图像。3按“行”确定“时间序列”样本，并利用LSTM神经网络模型得到图像重建结果。4按“列”确定“时间序列”样本，并利用LSTM神经网络模型得到图像重建结果。5融合两图像结果，得到最后图像重建结果。本发明通过上述方法提高了重建图像质量，使重建的介质分布更接近真实分布。

本发明授权基于lstm的电容层析成像系统的图像重建算法在权利要求书中公布了：1.基于LSTM的电容层析成像系统的图像重建方法，其特征在于，包括以下步骤： 1构建电容层析成像系统模型，通过Comsol有限元仿真软件获得电容层析成像系统的灵敏度场；获得不同位置、不同形状的物场分布情况下的电容向量； 2根据步骤1所得到的灵敏度场和电容向量，利用Landweber算法得到重建图像； 3按“行”确定“时间序列”样本，并利用LSTM神经网络模型得到图像重建结果； 具体方法为： 3.1把步骤2所得到的重建图像转化为具有时间步的输入“时间序列”：将步骤2所得到的重建图像按照“行”首尾连接变成一维向量；并把此一维向量重新整理变成N*M维矩阵，这N行看成具有时间步的输入“时间序列”，每行向量就是表示此输入序列单词的“词嵌入向量”； 3.2把步骤1所得到的Comsol有限元仿真软件设定的流型图像转化为具有时间步的输出“时间序列”：将步骤1Comsol有限元仿真软件设定的流型图像按照“行”首尾连接变成一维向量；把此一维向量重新整理变成N*M维矩阵，这N行看成具有时间步的输出“时间序列”，每行向量就是表示此输出序列单词的“词嵌入向量”； 3.3利用步骤3.1和3.2得到的输入样本集和输出样本集训练LSTM神经网络的神经网络，在训练结束后，保存神经网络模型； 3.4在推理阶段，加载神经网络模型，把Landweber算法得到的重建图像按照行首尾连接变成一维向量；将此一维向量重新整理变成N*M维矩阵，然后将这N行向量依次送入LSTM神经网络，最后神经网络输出得到N*M维矩阵；再将此N*M维矩阵按行首尾相连重新整理成一维向量，此向量可重新整理成二维正方形矩阵n*n，这便是相应的重建图像； 4按“列”确定“时间序列”样本，并利用LSTM神经网络模型得到图像重建结果； 具体方法为： 4.1把步骤2所得到的重建图像转化为具有时间步的输入“时间序列”：将步骤2所得到的重建图像按照“列”首尾连接变成一维向量；并把此一维向量重新整理变成N*M维矩阵，这N行就可以看成具有时间步的输入“时间序列”，每行向量就是表示此输入序列单词的“词嵌入向量”； 4.2把步骤1所得到的Comsol有限元仿真软件设定的流型图像转化为具有时间步的输出“时间序列”：将步骤1Comsol有限元仿真软件设定的流型图像按照“列”首尾连接变成一维向量；把此一维向量重新整理变成N*M维矩阵，这N行就可以看成具有时间步的输出“时间序列”，每行向量就是表示此输出序列单词的“词嵌入向量”； 4.3利用步骤4.1和4.2得到的输入样本集和输出样本集训练LSTM神经网络的神经网络，在训练结束后，保存神经网络模型； 4.4在推理阶段，加载神经网络模型，把Landweber算法得到重建图像的按照“列”首尾连接变成一维向量；将此一维向量重新整理变成N*M维矩阵，然后将这N行向量依次送入LSTM神经网络，最后神经网络输出得到N*M维矩阵；再将此N*M维矩阵按列首尾相连重新整理成一维向量，此向量可重新整理成二维正方形矩阵n*n，这便是相应的重建图像； 5融合两图像结果，得到最后图像重建结果。

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