【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于人工智能，涉及一种多带宽光声成像系统及方法，具体涉及一种基于深度学习级联增强的多带宽光声成像系统及方法。
技术介绍
1、近年来，光声成像技术(pai)在生物医学领域取得了显著进展，尤其在肿瘤检测和功能成像中展现出了巨大的潜力。然而，传统的光声成像方法受限于探测器的带宽和响应特性，导致部分光谱信息丢失，从而限制了成像的分辨率和信息完整性。虽然多带宽成像技术通过使用不同中心频率的探测器来缓解这一问题，但仍存在信息整合效率低、成像质量低等挑战。随着深度学习技术的快速发展，特别是在图像重建和信号处理领域的应用，提供了新的解决方案。
技术实现思路
1、为了克服现有光声成像技术中信号带宽受限、图像分辨率和质量不足的缺点，本专利技术提供了一种基于深度学习级联增强的多带宽光声成像系统及方法。本专利技术通过引入级联深度学习网络架构，有效整合多频率光声信号，实现从粗略到精细的图像重建，显著提升成像精度和质量，同时降低系统硬件的复杂性，实现更高质量的光声图像重建，适用于生物医学成像中的高分辨率、多
【技术保护点】
1.一种基于深度学习级联增强的多带宽光声成像系统，其特征在于所述多带宽光声成像系统由脉冲激光器、两个不同中心频率的半环形阵列探头、多通道数据采集卡和中央计算机构成，其中：
2.一种基于深度学习级联增强的多带宽光声成像方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于深度学习级联增强的多带宽光声成像方法，其特征在于所述联合损失函数由两部分组成：
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习级联增强的多带宽光声成像系统，其特征在于所述多带宽光声成像系统由脉冲激光器、两个不同中心频率的半环形阵列探头、多通道数据采集卡和中央计算机构成，其中：
2.一种基...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙明健，秦泽政，马一鸣，李港，马凌玉，马立勇，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学威海，
类型：发明
国别省市：
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