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龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利一种低频电场下获取荔枝肉质冰晶结构图像的方法及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：CN120672878B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202510539555.1，技术领域涉及：G06T11/10；该发明授权一种低频电场下获取荔枝肉质冰晶结构图像的方法及系统是由吴伟斌;郑泽勇;周智恒;吴振先;曹庸;余铭;程肖锦;贺松;邱文隆设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种低频电场下获取荔枝肉质冰晶结构图像的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种低频电场下获取荔枝肉质冰晶结构图像的方法及系统，该方法包括，对经过低频电场处理并在冰温条件下储藏的荔枝进行磁共振扫描，获取荔枝肉质的k‑space数据；对k‑space数据进行傅里叶变换，得到图像空间数据；将图像空间数据的振幅信息和相位信息作为双通道输入至预训练的卷积神经网络模型，获得具有增强的冰晶结构清晰度的荔枝肉质冰晶结构图像；其中，模型包括卷积注意力模块，用于增强荔枝冰晶区域的感知能力。在模型训练过程中采用复合损失函数，利用粒子群优化算法对复合损失函数中各项的权重进行动态优化调整，结合磁共振成像技术获取荔枝内部k‑space数据，卷积神经网络模型对图像空间数据进行处理和重建，以生成高清晰度的冰晶结构图像。

本发明授权一种低频电场下获取荔枝肉质冰晶结构图像的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种低频电场下获取荔枝肉质冰晶结构图像的方法，其特征在于，包括： 对经过低频电场处理并在冰温条件下储藏的荔枝进行磁共振扫描，获取荔枝肉质的k-space数据； 对所述k-space数据进行傅里叶变换，得到包含振幅信息和相位信息的图像空间数据； 将所述图像空间数据的振幅信息和相位信息作为双通道输入，输入至预训练的卷积神经网络模型，获得具有增强的冰晶结构清晰度的荔枝肉质冰晶结构图像； 其中，所述卷积神经网络模型包括卷积注意力模块，所述卷积注意力模块用于增强所述卷积神经网络模型对于荔枝冰晶区域的特征通道和空间位置的感知能力； 所述预训练的卷积神经网络模型在训练过程中采用复合损失函数进行模型优化，所述复合损失函数为二值交叉熵损失项、区域重叠损失项和边缘损失项的加权组合； 所述区域重叠损失项计算预测冰晶区域与真实标注区域的重叠程度； 所述边缘损失项通过以下方式计算：对所述卷积神经网络模型输出的预测冰晶结构图和对应的真实标注冰晶结构图分别应用边缘检测算子得到预测边缘图和真实边缘图；计算所述预测边缘图与所述真实边缘图之间的均方误差，得到所述边缘损失项的值。

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