一种高分辨率的光声图像成像方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种高分辨率的光声图像成像方法、装置及电子设备，该方法包括：获取低采样率的光声图像，对所述光声图像进行预处理，生成预处理后的第一光声图像；将所述第一光声图像分别输入图像修复网络和图像超分辨率网络，获取图像修复网络输出的第一特征值，获取图像超分辨率网络输出的第二特征值；将所述第一特征值和所述第二特征值按照预设权重进行叠加，生成目标特征值；根据特征融合网络将目标特征值转化为第二光声图像，所述第二光声图像为高分辨率的光声图像。本发明专利技术实施例可实现对低采样率光声图像进行复原，生成高分辨率的光声图像，通过图像修复网络和图像超分辨率网络的分别处理，可以获取更多的图像细节，图像恢复质量好。恢复质量好。恢复质量好。

【技术实现步骤摘要】
一种高分辨率的光声图像成像方法、装置及电子设备


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种高分辨率的光声图像成像方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]光声成像是一种新型的生物医学光子成像方法，其基本原理是生物组织的光声效应，即生物组织被光线照射时，生物组织会吸收光能引起内部温度的变化，再由于受热膨胀产生声信号。因为物质本身的光吸收系数和散射系数不同，因此不同的物质产生的声信号是不同的，若对生物组织使用相同频率的短脉冲激光扫描照射，然后用超声探测器接收组织产生的超声波，再采用适当的反演算法求解声学逆问题即可重建出组织表面的初始声压分布图或光吸收能量分布图，最后根据分布图即可反演出组织的图像信息。相比于传统的医学成像方法(CT、光学相干断层成像、MRI、超声成像等)，光声成像的优势在于非侵入式、高穿透深度以及高分辨率，目前主要的研究领域分支有光声断层成像，光声显微成像和光声内窥成像等，其中光声显微成像(photoacoustic microscopy,PAM)通过类似于光学共聚焦成像的点激发模式能达到超越光学成像分辨率极限的效本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种高分辨率的光声图像成像方法,其特征在于,所述方法包括：获取低采样率的光声图像，对所述光声图像进行预处理，生成预处理后的第一光声图像；将所述第一光声图像分别输入图像修复网络和图像超分辨率网络，获取图像修复网络输出的第一特征值，获取图像超分辨率网络输出的第二特征值；将所述第一特征值和所述第二特征值按照预设权重进行叠加，生成目标特征值；根据特征融合网络将目标特征值转化为第二光声图像，所述第二光声图像为高分辨率的光声图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像修复网络为生成对抗网络，所述生成对抗网络包括生成器和判别器，则将所述第一光声图像分别输入图像修复网络，获取图像修复网络输出的第一特征值前，包括：将生成器的网络结构设置为U
‑
Net网络，所述U
‑
Net网络包括一个下采样网络及与其对应的上采样网络，上采样网络和下采样网络的对应的输出特征值间对应有跳转连接，将U
‑
Net网络的层数设置为N，N为大于等于5的自然数下采样网络包括卷积层、正则化层和激活函数，所述上采样网络包括转置卷积、正则化层和激活函数；将判别器的网络结构设置为4层卷积神经网络，且所述判别器的输入为生成器生成的生成图像与所述生成图像对应的第一光声图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述第一光声图像分别输入图像修复网络，获取图像修复网络输出的第一特征值前，还包括：将所述第一光声图像分别输入图像修复网络，获取输出图像的目标尺寸；根据输出图像的目标尺寸，将所述第一光声图像进行像素补零后，生成具有目标尺寸的第一光声图像。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述第一光声图像输入图像修复网络，获取图像修复网络输出的第一特征值，包括：将所述第一光声图像输入图像修复网络，获取图像修复网络的目标函数，所述目标函数的公式为：L
GAN
(G,N)＝minGmaxD(E
x,y
[logD(x,y)]+E
x,z
[log(1
‑
D(x,G(x,z)))])
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(公式1)其中G表示生成器网络，D表示判别器网络，G()表示生成器网络输出，D()表示判别器网络输出，E表示L1损失函数，即y
i
为目标值，f(x
i
)为估计值；x表示输入图像，y表示真实图像，z表示随机噪声；根据所述目标函数对图像修复网络进行训练，获取训练完成后的目标图像修复网络；获取目标图像修复网络输出的特征值，记为第一特征值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述图像超分辨率网络采用深度残差网络结构，则将所述第一光声图像输入图像超...

【专利技术属性】
技术研发人员：周凌霄，袁懿伦，刘安然，夏羽，李光，袁小聪，
申请(专利权)人：深圳市深光粟科技有限公司，
类型：发明
国别省市：