基于神经网络与空间滤波的光声成像反射伪影消除方法

一种基于神经网络与空间滤波的光声成像反射伪影消除方法，先采用奇异滤波消除光信号的内部伪影，再采用神经网络消除光信号的边界伪影。提高成像的清晰度和准确性，通过减少伪影和噪声，增强了图像的对比度和分辨率，使得成像结果更加接近真实情况，更清晰的图像有助于医生更准确地诊断，提高医疗诊断的可靠性。本发明的方法与现有的光声成像系统兼容，能应用于多种成像平台，利用深度学习技术，提高了数据处理的效率，减少了对计算资源的需求，深度学习模型经过充分训练后，能够在不同条件下稳定工作，减少了对先验信息的依赖。相比于某些传统的光声成像算法，深度学习方法可能减少了对计算资源的需求，使得成像过程更加高效。