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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于深度学习的人体组织微波逆散射成像方法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：CN119001713B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411081449.5，技术领域涉及：G01S13/89；该发明授权基于深度学习的人体组织微波逆散射成像方法是由梁继民;蒋晓天;李宇哲;郭开泰;郑洋;胡海虹;任胜寒设计研发完成，并于2024-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的人体组织微波逆散射成像方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于深度学习的人体组织微波逆散射成像方法，步骤为：获取人体组织切片获取散射参数图像以及训练和测试样本集；构建重建网络模型并对其进行迭代训练；获取图像重建结果。本发明在对重建网络模型进行训练的过程中，解码器对空间金字塔模块提取的多尺度特征图和编码器提取的初步特征图进行融合后进行上采样，能够从原始噪声较多的散射参数矩阵中提取有效特征，从而减少对散射数据精度的依赖，避免了现有技术因反演结果存在偏差对成像精度的影响；且成像过程仅通过训练好的模型进行前向传播，无需进行反投影法更新，计算资源消耗较小，提高了成像的实时性。

本发明授权基于深度学习的人体组织微波逆散射成像方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的微波逆散射成像方法，其特征在于，包括以下步骤： 1获取散射参数图像： 通过环形周期性排布的个天线各自依次发射个不同频率的电磁波对计算域的段人体组织切片进行照射，并记录每两个天线和组成的天线对之间的散射参数，其中以天线为发射天线、天线为接收天线时所测得的散射参数为，以天线为发射天线、天线为接收天线时所测得的散射参数为；然后构建第个频率对应的以为行向量，以为列向量的散射参数矩阵，再对该散射参数矩阵进行预处理，得到幅由散射参数实部、虚部以及微波频率构成的三通道散射参数图像，其中，，； 2获取训练样本集和测试样本集： 对从幅散射参数图像中随机选取的幅对应的介电常数分布图像作为标签，并将该幅散射参数图像及其标签组成训练样本集，将剩余的幅散射参数图像组成测试样本集，其中，第幅散射参数图像对应的标签为，； 3构建重建网络模型： 构建包括级联的编码器、空间金字塔模块和解码器且编码器的输出端还与解码器的输入端连接的重建网络模型；空间金字塔模块包括级联的多个不同膨胀率的空洞卷积块、全局平均池化块和特征整合卷积块，且全局平均池化块的输入端还与编码器的输出端连接；解码器包括并行排布的通道降维卷积层和第一插值上采样模块，以及与其级联的特征提取层、第二插值上采样模块和通道转换卷积层； 4对重建网络模型进行迭代训练： 将训练样本集作为重建网络模型的输入对其进行迭代训练，得到训练好的重建网络模型； 5获取重建结果： 将测试样本集作为训练好的重建网络模型的输入进行前向传播，得到所有测试样本对应的介电常数重建图像。

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