[发明专利]基于深度学习的光学相干层析成像深度重建方法有效
| 申请号： | 202010176600.9 | 申请日： | 2020-03-13 |
| 公开（公告）号： | CN111354055B | 公开（公告）日： | 2022-03-08 |
| 发明（设计）人： | 杨华;胡剑波 | 申请（专利权）人： | 西南科技大学 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00 |
| 代理公司： | 上海恒慧知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 31317 | 代理人： | 张宁展 |
| 地址： | 621000 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的光学相干层析成像深度重建方法，包括步骤：1)准备训练样本：包括干涉信号数据及相对应的真实深度数据；2)训练神经网络学习干涉信号与真实深度之间的映射关系；3)获取待重建深度的干涉信号并使用模型进行深度重建。本发明利用深度学习实现光学相干层析成像过程中获取的干涉信号的深度重建(而非傅里叶变换方法)，其深度重建分辨率可以不受光源的中心波长或光谱宽度限制，对于光谱包络的平滑性也没有特别要求,干涉信号的获取可以通过去除参考臂的简化SD‑OCT方法。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 光学 相干 层析 成像 重建 方法 | ||
【主权项】：
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