[發明專利]提高電阻抗成像準確性的方法、系統、裝置和存儲介質

在審

• 申請號: 202110987158.2
• 申請日: 2021-08-26
• 公開（公告）號: CN113808230A
• 公開（公告）日: 2021-12-17
• 發明（設計）人: 徐向民;鄭慧敏;花浩鏹;熊奇偉
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: G06T11/00
• 分類號: G06T11/00;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;A61B5/00;A61B5/0536
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 鄭宏謀

1.一種提高電阻抗成像準確性的方法，其特征在于，包括以下步驟：

輸入電流信息，采集電壓信息，根據所述電流信息和所述電壓信息獲取電導率信息；

根據所述電導率信息構建獲得電導率圖像；

將電導率圖像輸入預設的神經網絡進行圖像重建，輸出重建區域以及置信度；

在不同時間上依次輸入n次電流信息后，獲得n個重建區域以及與重建區域對應的置信度；

根據置信度獲取最優的重建區域作為最終的電阻抗成像結果。

2.根據權利要求1所述的一種提高電阻抗成像準確性的方法，其特征在于，所述置信度通過以下方式獲得：

獲取經過所述神經網絡中的softmax函數，將輸出中的最大值作為置信度。

3.根據權利要求1所述的一種提高電阻抗成像準確性的方法，其特征在于，所述神經網絡為分類模型，所述分類模型的分類結果的表達式為：

P，C＝F(I，θ)，∑p_i＝1 C∈(0,1)

其中，p_i代表分類的概率；C代表神經網絡輸出的置信度，用于表征對分類結果的把握度；p_i通過神經網絡最后一層softmax函數得到。

4.根據權利要求3所述的一種提高電阻抗成像準確性的方法，其特征在于，所述置信度通過以下方式獲得：

在神經網絡中設置一條置信度路徑，以及根據置信度路徑設置損失函數Lc；

將損失函數Lc與神經網絡的原始損失Ls進行結合，獲得總損失函數；

采用總損失函數對神經網絡進行訓練，并在訓練后，獲取損失函數Lc的值作為置信度；其中，當神經網絡輸出的重建區域正確時，損失函數Lc的值近于0；當神經網絡輸出的重建區域錯誤時，損失函數Lc的值近于1。

5.根據權利要求4所述的一種提高電阻抗成像準確性的方法，其特征在于，在神經網絡中添加置信度路徑后，神經網絡輸出的表達式如下：

p′＝C*p+(1-C)*Y

其中，Y為目標分類結果；C代表神經網絡輸出的置信度；利用交叉熵損失函數計算原始損失Ls；

損失函數Lc的計算公式如下：

Lc＝sigmoid(-log(C))

當置信度趨近于1時，損失函數Lc的值近于0；當置信趨近于0時，損失函數Lc的值近于1。

6.根據權利要求1所述的一種提高電阻抗成像準確性的方法，其特征在于，所述根據置信度獲取最優的重建區域作為最終的電阻抗成像結果，包括：

獲取最大的置信度對應的重建區域作為最終的電阻抗成像結果。

7.根據權利要求1所述的一種提高電阻抗成像準確性的方法，其特征在于，所述根據置信度獲取最優的重建區域作為最終的電阻抗成像結果，包括：

將n個置信度進行降序排列，獲取前m個置信度以及m個置信度對應的重建區域；

獲取m個重建區域之間交叉的區域，作為重疊區域；

獲取包含最多重疊區域面積對應的重建區域，作為最終的電阻抗成像結果。

8.一種提高電阻抗成像準確性的系統，其特征在于，包括：

信息采集模塊，用于輸入電流信息，采集電壓信息，根據所述電流信息和所述電壓信息獲取電導率信息；

構圖模塊，用于根據所述電導率信息構建獲得電導率圖像；

圖像重構模塊，用于將電導率圖像輸入預設的神經網絡進行圖像重建，輸出重建區域以及置信度；

重復構圖模塊，用于在不同時間上依次輸入n次電流信息后，獲得n個重建區域以及與重建區域對應的置信度；

圖像選擇模塊，用于根據置信度獲取最優的重建區域作為最終的電阻抗成像結果。

9.一種提高電阻抗成像準確性的裝置，其特征在于，包括：

至少一個處理器；

至少一個存儲器，用于存儲至少一個程序；

當所述至少一個程序被所述至少一個處理器執行，使得所述至少一個處理器實現權利要求1-7任一項所述方法。

10.一種存儲介質，其中存儲有處理器可執行的程序，其特征在于，所述處理器可執行的程序在由處理器執行時用于執行如權利要求1-7任一項所述方法。