[发明专利]一种基于深度学习的多普勒缺失数据填充方法在审
| 申请号： | 202310859909.1 | 申请日： | 2023-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN116831620A | 公开（公告）日： | 2023-10-03 |
| 发明（设计）人： | 张伟光;龙非筱;吴玉平;雅克·苏凯 | 申请（专利权）人： | 逸超医疗科技（北京）有限公司 |
| 主分类号： | A61B8/00 | 分类号： | A61B8/00 |
| 代理公司： | 北京冠和权律师事务所 11399 | 代理人： | 刘艳霞 |
| 地址： | 100000 北京市昌平*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的多普勒缺失数据填充方法，包括：基于深度神经网络技术构建预测模型；获得同步成像模式下的PW采样数据；所述PW采样数据包括：按照时序的排列的有效数据和缺失数据间隔存在的数据；将PW采样数据输入至所述预测模型，通过所述预测模型的预测，针对每一段的缺失数据输出对应的填充数据；将所述填充数据填充至相应的缺失数据中，构成连续的完整的PW数据。采集人体不同部位的PW信号数据，形成训练样本，进行深度学习模型有监督训练。通过真实采集数据进行训练，进而基于训练得到的深度网络，利用缺失数据前和/或缺失数据后的信号特征对缺失数据进行估计，有效提升缺失数据填充的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 多普勒 缺失 数据 填充 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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