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龙图腾网获悉南方医科大学申请的专利一种基于物理神经网络的电特性断层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：CN115375788B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202211033282.6，技术领域涉及：G06T12/00；该发明授权一种基于物理神经网络的电特性断层成像方法是由陈武凡;阮国辉;王兆年;冯衍秋;戚力设计研发完成，并于2022-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理神经网络的电特性断层成像方法在说明书摘要公布了：一种基于物理神经网络的电特性断层成像方法，通过4个步骤空间所有点的电容率及电导率。本发明不需要对MR‑EPT的核心方程做简化来求解，而且在计算介电特性在空间的导数时不需要性离散化利用数值方法进行求解，避免了离散误差，因此本发明得到电容率及电导率的精度更高。该基于物理神经网络的电特性断层成像方法使用神经网络构建了从发射场以及其空间导数到电特性之间的映射关系，得到结果的精度更高。

本发明授权一种基于物理神经网络的电特性断层成像方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理神经网络的电特性断层成像方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、根据射频场B，得到发射场B； 步骤2、利用数值方法求解所述步骤1得到的发射场B中每点在空间x轴、y轴和z轴上的一阶导数及二阶导数； 步骤3、构建全连接神经网络，并对麦克斯韦方程进行组合变换得到损失函数； 步骤4、使用发射场B、步骤2得到的一阶导数和二阶导数构成的数据集及步骤3得到的损失函数训练步骤3得到的全连接神经网络，得到训练后全连接神经网络，所述训练后全连接神经网络以空间任意一点的发射场B以及通过步骤2求出在该点的一阶导数为输入，所述训练后全连接神经网络的输出为该点的电容率及电导率，从而得到空间所有点的电容率及电导率； 在所述步骤1中，射频场B是射频线圈产生，且B＝Bx,By,Bz，其中Bx为射频场在空间x轴上的分量，By为射频场在空间y轴上的分量，Bz为射频场在空间z轴上的分量，根据射频场B得到发射场B，存在所述步骤3中，损失函数的获得方法步骤具体为： 步骤3.1、对麦克斯韦方程组进行组合变换，得到式1其中εc＝ωε‑iσ为复介电常数，B为虚数单位，ε为电容率，σ为电导率，ω为核磁共振设备对应的拉莫尔进动频率，μ为磁导率，为Nabla算子，为拉普拉斯算子； 步骤3.2、令Bz为0并对步骤3.1的式1进行分离和重组，得到MR‑EPT的核心方程式2； 其中Bz为发射场B中在空间上x轴的一阶导数,By为发射场B中在空间上y轴的一阶导数,Bz为发射场B中在空间上z轴的一阶导数,εc,x为复介电常数在空间上x轴上的一阶导数，εc,y为复介电常数在空间上y轴上的一阶导数，PDE为偏微分方程符号； 步骤3.3、根据式2得到损失函数； 所述损失函数由式3表示，其中由式4表示，其中由式5表示，其中，α为平衡和的权重且α0，corr函数为计算电容率梯度和电导率梯度之间的相关性之间的互相关函数，由式6表示，其中为X的均值，为Y的均值，N为计算点的个数，k为第k个点。

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