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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利基于条件扩散模型与电阻抗的肌肉成像方法、介质和设备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：CN120198324B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510683044.7，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权基于条件扩散模型与电阻抗的肌肉成像方法、介质和设备是由姜显泰;刁亚楠;吴培希;王迎池;陈桂兰;游子儆;谢英睿;周永强;宁运琨;赵国如设计研发完成，并于2025-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于条件扩散模型与电阻抗的肌肉成像方法、介质和设备在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于条件扩散模型与电阻抗的肌肉成像方法、介质和设备，属于图像处理技术领域。该方法包括：对于被测目标，利用电阻抗设备采集物理电阻抗数据，获得边界电阻抗值；将所述边界电阻抗值输入到图像重建模型，获得电阻抗成像结果。其中图像重建模型根据以下步骤获得：构建数据集，该数据集反映电阻抗数据与标准图像之间的对应关系；对于标准图像通过条件扩散逐步添加噪声，获得噪声图像，并将电阻抗数据处理为边缘电阻抗特征映射图；将噪声图像和边缘电阻抗特征映射图输入到去噪网络进行训练，以学习边界电阻抗数据与真实图像之间的映射关系；将经训练的去噪网络作为所述图像重建模型。本发明提高了图像重建的效果和泛化能力。

本发明授权基于条件扩散模型与电阻抗的肌肉成像方法、介质和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于条件扩散模型与电阻抗的肌肉成像方法，包括以下步骤： 对于被测目标，利用电阻抗设备采集物理电阻抗数据，获得边界电阻抗值； 将所述边界电阻抗值输入到图像重建模型，获得电阻抗成像结果； 其中，所述图像重建模型根据以下步骤获得： 构建数据集，所述数据集反映电阻抗数据与标准图像之间的对应关系，该电阻抗数据包含真实生物数据和模拟数据，所述真实生物数据对应超声标准图像，所述模拟数据对应RGB格式标准图像； 对于所述标准图像通过条件扩散逐步添加噪声，获得噪声图像，并将所述电阻抗数据处理为二维电阻抗特征映射图，进而将所述二维电阻抗特征映射图缩放为边缘电阻抗特征映射图，该边缘电阻抗特征映射图与所述噪声图像的矩阵形状一致； 将所述噪声图像和所述边缘电阻抗特征映射图输入到去噪网络进行训练，以学习边界电阻抗数据与真实图像之间的映射关系； 将经训练的去噪网络作为所述图像重建模型； 其中，所述去噪网络是使用条件扩散和基于Transformer框架的U型去噪网络，包括块嵌入模块、编码器模块组、图解码器模块组以及块解嵌入模块，所述编码器模块组包括Swin-Transformer模块和块合并模块，所述图解码器模块组包括上采样块，级联模块和Transformer模块，所述块嵌入模块用于将输入图像分割为不重叠的图像块，并通过线性投影映射为高维向量；所述Swin-Transformer模块使用基于窗口划分的局部自注意力，将特征图划分为非重叠窗口，并在窗口内执行多头自注意力；所述块合并模块用于将所述Swin-Transformer模块输出的序列特征转换为标准图像格式，输出去噪的电导率残差；所述上采样块通过转置卷积对输入特征上采样，并配合线性层调整通道维度，恢复空间分辨率，所述级联模块用于将编码的同尺度特征通过跳跃连接与解码的上采样特征沿通道维度拼接并与所述线性层融合。

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