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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明提出了一种基于注意力机制的磁粒子成像重建方法，该方法利用神经网络模型强大的计算能力匹配采集到的大数据量，通过融入自我注意力机制学习提取信号中的有效信息，减少了因降采样或截断造成的信号信息损失，并且实现了从一维频域信号到二维图像的端到端重建。
主权项：1.一种基于注意力机制的磁粒子成像重建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1获取数据集，基于真实磁粒子成像得到仿真图像和对应的一维频域信号；S2神经网络模型的搭建，搭建融合自我注意力机制的神经网络模型；S3神经网络模型的训练，将步骤S1中生成的数据分为训练集和验证集，对神经网络模型进行训练，更新神经网络模型参数并保存最优神经网络模型；S4重建图像，将任意真实磁粒子成像一维频域信号输入S3得到的最优神经网络模型，可端到端的得到重建图像结果；所述S1中，仿真图像为黑白二值图像，白色代表有信号，黑色代表背景，利用重建算法，将仿真图像作为实际的磁粒子分布输入，通过仿真代码模拟FFP扫描过程，得到仿真图像对应的一维时域信号及一维频域信号；所述S2中，神经网络模型的结构为：磁粒子产生的信号依次经过全连接层，激活函数，全连接层，激活函数，接着输入一个能量注意力模块中，而后经过一个reshape层将一维信号转换为二维图像，再依次经过卷积层，激活函数，卷积层，激活函数得到输出重建图像；所述输入到能量注意力模块中信号首先通过一个一维卷积层得到多通道的信号，接着采用全局平均池化层和全局最大池化层聚合不同通道的信息，将两个池化后的特征图经过一个由三个全连接层和三个激活函数构成的多层感知机，将多层感知机得到的两个对应输出特征图相连接并通过Sigmoid激活函数计算对应的能量注意力结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 基于注意力机制的磁粒子成像重建方法
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