【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，具体涉及一种脑部微波成像的计算方法、设备及储存介质。
技术介绍
1、在颅脑微波成像领域，大体的算法思路分为时域成像算法与频域成像算法两种不同种类的成像算法。
2、其中以共焦成像为代表的时域算法有着速度快的特点，但其仅对介电常数出现变化的区域敏感，更适合用于区分介电常数出现突变的部分，例如用于成像时对患者的头骨进行定位或出血等异常区域的轮廓进行定位，无法对病变类型进行识别。
3、频域算法多为迭代算法，以波恩近似为主的迭代算法有着更高的精度，且可以还原出脑内的介电常数分布情况实现病灶类型的识别。但是算法相对于时域成像需要更长的时间进行迭代，且在天线数量较少时，容易出现过拟合，尤其是在天线数量较少时，容易因为噪声干扰等因素与真实成像目标出现巨大的偏差，抗噪声能力略低。
4、针对现有技术中存在的噪声干扰等因素与真实成像目标出现巨大的偏差、抗噪声能力略低等问题，亟需提出一种新的方案解决上述现有技术的不足。
技术实现思路
1、本申请实施例针对上述...
【技术保护点】
1.一种脑部微波成像的计算方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的脑部微波成像的计算方法，其特征在于，所述频域散射场序列矩阵通过频域总场序列矩阵与没有颅脑时的背景场序列矩阵求差值获得。
3.如权利要求1所述的脑部微波成像的计算方法，其特征在于，所述步骤S200进一步包括：
4.如权利要求3所述的脑部微波成像的计算方法，其特征在于，所述步骤S200还包括：
5.如权利要求4所述的脑部微波成像的计算方法，其特征在于，所述S200还包括：S230，当没有新的轮廓出现或递归次数大于5，结束计算，得到时域成像结果，...
【技术特征摘要】
1.一种脑部微波成像的计算方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的脑部微波成像的计算方法，其特征在于，所述频域散射场序列矩阵通过频域总场序列矩阵与没有颅脑时的背景场序列矩阵求差值获得。
3.如权利要求1所述的脑部微波成像的计算方法，其特征在于，所述步骤s200进一步包括：
4.如权利要求3所述的脑部微波成像的计算方法，其特征在于，所述步骤s200还包括：
5.如权利要求4所述的脑部微波成像的计算方法，其特征在于，所述s200还包括：s230，当没有新的轮廓出现或递归次数大于5，结束计算，得到时域成像结果，否则将...
【专利技术属性】
技术研发人员：李梅，周浩然，武雯，张泽群，于海涛，蒲业泰，师伟恒，林洁，
申请(专利权)人：雄安安影科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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