公开(公告)号：CN120088351A

公开(公告)日：2025-06-03

申请号：CN202411986188.1

申请日：2024-12-31

Applicant: 哈工大苏州研究院 ,  哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 孙明健 ,  张雷西 ,  蔡林涛 ,  马一鸣 ,  马凌玉 ,  韩岳霖

IPC: G06T11/00 ,  A61N5/06 ,  A61N5/067 ,  G06T5/70 ,  G06T5/60 ,  G06T7/11 ,  G06T7/00 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的光热治疗靶区温度成像方法，所述方法包括如下步骤：步骤1、基于光声超声双模态的多带宽光声成像系统的硬件组成与配置；步骤2、信号采集与预处理；步骤3、TEM‑UNet深度学习网络的构建与训练；步骤4、步骤2预处理后的信号使用传统重建算法生成多个单独模态的数据图像数据，单独模态的数据图像数据经由TEM‑Unet深度学习网络进行精准靶区分割、温度图像重建、多模态图像信息融合。该方法通过引入深度学习TEM‑UNet网络架构，有效分割肿瘤靶区，实现选择性的温度图像重建，显著提升了光热治疗过程中的测温精度，同时降低了系统硬件的复杂性，适用于肿瘤光热治的临床使用。