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龙图腾网获悉嘉兴大学申请的专利一种基于自学习的光声成像系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120436588B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510963661.2，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权一种基于自学习的光声成像系统是由黄宏;解雪凤;徐建国;林丙永;姚媛媛;王悦靓;陈丽芬;李会茹;郭隆华设计研发完成，并于2025-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自学习的光声成像系统在说明书摘要公布了：本发明涉及光声成像技术领域，尤其涉及一种基于自学习的光声成像系统，包括：采集模块、筛选模块、实际生成模块、理想生成模块、调整模块以及成像模块。本发明通过构建采集、筛选、评价、自学习优化和图像重建的完整闭环流程，实现了对光声成像质量的动态调控，频谱纹理梯度和成像均匀误差共同定义了图像的空间一致性；背景噪声能级与激光能量分布则刻画了信号质量的稳定性；实际清晰度指数衡量当前系统性能，而理想清晰度指数借助自学习模型提取噪声干扰下潜在的成像上限；调整模块通过该对比结果自适应优化，有效解决了由于过度依赖固定参数模型导致对适应不同组织适应性差进而引起识别准确度低和响应速度慢的问题。

本发明授权一种基于自学习的光声成像系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自学习的光声成像系统，其特征在于，包括： 采集模块，用以基于预设脉冲重复频率从基于预设方格边长划分的目标组织中实时采集各处理方格内的光声信号、激光能量分布、频谱纹理梯度、成像均匀误差以及背景噪声能级； 筛选模块，其与所述采集模块连接，用以根据所述频谱纹理梯度、所述成像均匀误差以及预设失真阈值从全部所述处理方格中筛选出若干失真方格，并根据各失真方格中的所述背景噪声能级和所述激光能量分布从全部失真方格中筛选出若干噪声源方格； 实际生成模块，其分别与所述采集模块和所述筛选模块连接，用以根据各所述噪声源方格的所述成像均匀误差生成实际清晰度指数； 理想生成模块，其与所述采集模块连接，用以将全部所述噪声源方格的所述光声信号输入预设自学习模型中，以生成理想清晰度指数； 调整模块，其分别与所述实际生成模块和所述理想生成模块连接，用以根据所述实际清晰度指数与所述理想清晰度指数调整所述预设脉冲重复频率和所述预设失真阈值，得到第一调整参数集，或调整所述预设脉冲重复频率和所述预设方格边长，得到第二调整参数集； 成像模块，其与所述采集模块连接，用以根据基于所述第一调整参数集或所述第二调整参数集重新采集的所述光声信号重建光声图像并输出； 所述调整模块包括： 指数偏差计算单元，用以在所述实际清晰度指数大于所述理想清晰度指数时，计算实际清晰度指数和理想清晰度指数的相对偏差的绝对值，得到指数偏差； 调整单元，其与所述指数偏差计算单元连接，用以根据所述指数偏差和预设绝对偏差范围调整所述预设脉冲重复频率和所述预设失真阈值，得到所述第一调整参数集，或调整所述预设脉冲重复频率和所述预设方格边长，得到所述第二调整参数集； 所述调整单元包括： 第一调整子单元，用以在指数偏差大于所述预设绝对偏差范围的最大值时，根据所述指数偏差和预设绝对偏差范围的最大值的相对偏差以及预设调整系数减小所述预设失真阈值，并根据指数偏差和预设绝对偏差范围的最大值的相对偏差以及预设调整系数增大所述预设脉冲重复频率，以得到所述第一调整参数集，其中，G’=G×[1-k×（U-Umax）Umax]，G’为减小后的预设失真阈值，G为减小前的预设失真阈值，k为预设调整系数，U为指数偏差，Umax为预设绝对偏差范围的最大值，L’=L×[1+k×（U-Umax）Umax]，L’为增大后的预设脉冲重复频率，L为增大前的预设脉冲重复频率； 第二调整子单元，用以在所述指数偏差小于所述预设绝对偏差范围的最小值时，根据预设绝对偏差范围的最小值和指数偏差的相对偏差以及所述预设调整系数增大所述预设方格边长，并根据预设绝对偏差范围的最小值和指数偏差的相对偏差以及所述预设调整系数减小所述预设脉冲重复频率，以得到所述第二调整参数集，其中，J’=J×[1+k×（Umin-U）U]，J’为增大后的预设方格边长，J为增大前的预设方格边长，k为预设调整系数，Umin为预设绝对偏差范围的最小值，L’=L×[1-k×（Umin-U）U]，L’为减小后的预设脉冲重复频率，L为减小前的预设脉冲重复频率； 所述预设自学习模型采用一种端到端的深度回归网络，用于将噪声源方格的原始光声时域波形映射到理想清晰度指数。

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