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摘要：本发明一种自适应运动轨迹智能图像采集方法，利用集成的多普勒雷达传感器与惯性测量单元监测患者在成像中的微小生理运动，生成生理运动数据；通过卷积神经网络提取数据的特征进行实时跟踪；依据提取特征构建个性化生理运动模型，预测患者短期内的运动轨迹；基于该模型动态调整图像采集，减少患者移动引起的模糊；通过对原始图像进行特征融合得到中间图像，并利用自适应调整校正，优化生成终端图像；最后，将多个时间点获得的终端图像融合，应用图像增强技术，输出医学图像。本发明对患者在医学成像过程中微小生理运动的精确监测与预测，并据此动态调整图像采集与补偿，最终生成高清晰度和高准确性的医学图像，显著提升了医学影像的质量与可靠性。
主权项：1.一种自适应运动轨迹智能图像采集方法，包括以下步骤：S1：利用集成的多普勒雷达传感器与惯性测量单元，以非接触方式实时监测患者在成像过程中的微小生理运动，生成生理运动数据，对生理运动数据进行过滤处理；S2：通过卷积神经网络模型提取生理运动数据的特征数据，对特征数据进行实时跟踪，准确定位患者的微小移动；S3：根据生理运动数据的特征数据建立患者个体化的生理运动模型，动态捕捉患者的生理运动状态；S4：基于关键特征，结合患者的生理运动状态，利用时间序列分析算法预测患者未来短时间内的运动轨迹，生成动态补偿模型；S5：通过图像采集设备根据患者的生理运动状态进行采集初始图像，通过动态补偿模型，消除患者微小移动导致的图像模糊现象；S6：对初始图像采用特征融合技术，初始图像的细节信息，生成中端图像；S7：利用自适应调整校正功能处理中端图像，根据患者的移动情况动态调整图像采集设备的参数，生成终端图像；S8：完成单次或多次图像采集后，将不同时间点获取的终端图像采用图像融合技术，借助图像增强算法提升图像质量，确保最终输出的医学图像具有高清晰度和准确性。
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百度查询： 成都千军空间科技有限公司 一种自适应运动轨迹智能图像采集方法
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