[發明專利]一種基于峰電位發放時間間隔的圖像重建方法及裝置

在審

• 申請號: 202011171749.4
• 申請日: 2020-10-28
• 公開（公告）號: CN112489151A
• 公開（公告）日: 2021-03-12
• 發明（設計）人: 龐晨
• 申請（專利權）人: 蘇州浪潮智能科技有限公司
• 主分類號: G06T11/00
• 分類號: G06T11/00;G06N3/04;G06N3/08;A61B5/388
• 代理公司: 濟南舜源專利事務所有限公司 37205
• 代理人: 劉雪萍

本發明公開一種基于峰電位發放時間間隔的圖像重建方法及裝置，提取峰電位的發放時間間隔特征；根據峰電位的發放時間間隔特征，利用神經網絡學習算法構建重建模型；基于所構建的重建模型對圖像進行重建。本發明通過提取峰電位信號中的發放時間間隔特征，結合非線性的神經網絡重建模型，有效地對復雜的灰度圖像進行重建。

技術領域

本發明涉及峰電位圖像重建領域，具體涉及一種基于峰電位發放時間間隔的圖像重建方法及裝置。

背景技術

峰電位是神經元之間進行信息整合和傳遞的重要信號形式，在復雜的神經網絡中，峰電位信號的有效特征編碼了外界刺激的信息。在圖像重建技術領域，利用神經元峰電位信號的有效特征重建圖像作為有別于對外界刺激進行分類和識別的解碼方式，目前的研究多集中于對亮度信息或者簡單的人工字符的重建，圖像重建的信號特征包括峰電位發放率和fMRI(functional magnetic resonance imaging，功能性磁共振成像)等,較少考慮峰電位信號中的時間結構信息。

發明內容

為解決上述問題，本發明提供一種基于峰電位發放時間間隔的圖像重建方法及裝置。

本發明的技術方案是：一種基于峰電位發放時間間隔的圖像重建方法，包括以下步驟：

提取峰電位的發放時間間隔特征；

根據峰電位的發放時間間隔特征，利用神經網絡學習算法構建重建模型；

基于所構建的重建模型對圖像進行重建。

進一步地，提取峰電位的發放時間間隔特征，具體為：

設定一幀視覺刺激下的神經元響應時間；

獲得響應時間內的神經元發放時間序列(t₀，t₁，…，t_n)；

計算響應時間內相鄰峰電位的發放時間間隔Δt_i＝t_i+1-t_i，統計時間間隔集合[Δt₁，Δt₂，…，Δt_n]；

根據時間間隔集合設定多個時間窗口長度；

統計落入每個時間窗口長度的時間間隔個數，記為其中v表示第v個神經元，i表示第i個時間刺激，j表示第j個時間窗口長度；

統計多個電極通道記錄的神經元峰電位信號發放時間間隔響應特征矩陣為：

其中，M為共有M個電極通道，N為共有N個時間窗口長度。

進一步地，所設定時間窗口長度中最大的時間不小于發放時間間隔Δt_i中的最大值。

進一步地，利用神經網絡學習算法構建重建模型指利用卷積神經網絡學習算法構建重建模型。

進一步地，所構建重建模型的輸出為圖像的灰度值。

本發明的技術方案還包括一種基于峰電位發放時間間隔的圖像重建裝置，包括，

特征提取模塊：提取峰電位的發放時間間隔特征；

模型構建模塊：根據峰電位的發放時間間隔特征，利用神經網絡學習算法構建重建模型；

圖像重建模塊：基于所構建的重建模型對圖像進行重建。

進一步地，特征提取模塊包括，

響應時間設定單元：設定一幀視覺刺激下的神經元響應時間；