摘要
本发明公开了一种基于生成对抗网络的光声层析系统压缩数据重构方法,所述方法包括如下步骤:步骤1)数据采集和预处理;步骤2)构建基于生成对抗网络GAN的光声层析系统数据压缩与解压缩模型;步骤3)训练生成对抗网络;步骤4)压缩光声数据;步骤5)数据解压缩。本发明实现了对压缩数据和解压缩过程的双向优化,在光声层析成像领域提供了比传统方法更高效、更精确的压缩和解压缩解决方案。与传统压缩方法相比,本发明能够在保持高压缩率的同时显著提升光声层析图像质量,尤其在细节恢复和伪影去除方面具有明显优势。
技术关键词
压缩数据重构
生成对抗网络
层析系统
光声层析图像
深度学习模型训练
数据压缩
双线性插值
超声换能器
成像
解码器
训练集
像素
编码器
组织
阶段
生物
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