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本发明提供一种基于机器学习‑电磁反演的高空间分辨率脑成像方法,包括以下步骤:建立反演模型,根据高空间分辨率的脑电特性分布,建立SJ‑BPNNs网络和U‑Net网络结合的反演模型,所述SJ‑BPNNs网络将测量到的散射场转化为脑电特性的三维图像,再利用U‑Net网络增强三维图像的成像质量;依据人脑先验信息的脑成像训练策略来建立学习样本数据集;所述训练策略包括:在给定范围内对人脑模型进行不同因子的缩放;根据不同的组织,在给定的范围内随机设置不同训练样本的脑组织电学特性;利用学习样本集对SJ‑BPNN
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112711910 B
(45)授权公告日 2022.05.17
(21)申请号 202011612156.7 G06N 3/04 (2006.01)
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