一种基于复数网络的微波热声电导率量化重建算法

本发明公开了一种基于复数网络的微波热声电导率量化重建算法，属于微波热声成像的技术领域，包括：基于超声换能器，获取热声信号；对热声信号进行二维傅里叶变换，得到复数矩阵；将复数矩阵输入复数神经网络模型中的两层复数长短期记忆模块中，输出全局特征提取结果；将全局特征提取结果依次输入复数神经网络模型中的复数全连接层和复数卷积层中，输出局部特征提取结果；对局部特征提取结果进行傅里叶反变换得到含有组织电导率分布的热声图像。本发明方法实现了从原始热声信号到组织电导率分布的直接、精准量化重建，无需依赖传统算法的预处理环节，为微波热声成像技术在精准医疗中的临床应用提供了关键技术支撑。