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龙图腾网获悉南开大学;南开大学深圳研究院申请的专利一种三维肺通气电阻抗成像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：CN121527258B 。

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：202610032717.7，技术领域涉及：G06T12/00；该发明授权一种三维肺通气电阻抗成像方法及系统是由于宁波;卢杰威;韩建达;武跃辉;白鑫昊;郑泓浩设计研发完成，并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种三维肺通气电阻抗成像方法及系统在说明书摘要公布了：一种三维肺通气电阻抗成像方法及系统，属于电阻抗成像技术领域，所述方法包含利用残差去噪网络，得到去噪电压测量值；将随机输入量送入带有编码器和解码器的双输出神经网络，所述编码器输出端附加全连接分支，输出潜变量，并经肺部掩模生成器生成肺掩膜，作为生成模型先验；所述解码器生成肺通气图像，双输出网络结构本身提供隐式正则化；基于去噪电压测量值、肺部形状掩膜和估计边界电压，采用包含数据一致性项和肺部形状损失项的图像重建损失函数，通过重建损失函数最小迭代优化双输出神经网络参数，以无监督方式对每个实例进行图像重建。本方法提升了肺通气成像的鲁棒性能与泛化性能，提高了图像质量。

本发明授权一种三维肺通气电阻抗成像方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种三维肺通气电阻抗成像方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、利用残差去噪网络，对边界电压测量值进行去噪，得到去噪电压测量值； S2、将随机输入高斯噪声送入基于编码器和解码器结构的双输出神经网络，所述编码器输出端附加全连接分支，输出潜变量，并经肺部掩膜生成器生成肺掩膜，作为生成模型先验；所述解码器生成肺通气图像，双输出神经网络结构本身提供隐式正则化，以引导重建图像，所述重建图像经EIT正向模型估计边界电压； S3、肺部掩膜生成器由VAE解码器实现，VAE解码器根据潜变量生成肺掩膜；基于去噪电压测量值、肺掩膜和估计边界电压，采用包含数据一致性项和肺部形状损失项的图像重建损失函数，通过重建损失函数最小迭代优化双输出神经网络参数，以无监督方式对每个实例进行肺通气图像重建； 所述VAE由一个三维卷积神经网络组成，通过卷积提取三维肺部图像的特征，然后通过全连接层将特征投影到多维的潜空间中，所述解码器通过转置卷积镜像编码器；基于肺部二值三维图像数据集，通过二值交叉熵和KL散度训练VAE： 式中，表示用于训练VAE的总损失，表示二值三维肺部图像，表示训练时VAE输出的图像，表示二值交叉熵损失，表示KL散度损失，为编码器，是标准高斯分布，为潜变量，是超参数； 肺部形状损失定义为： 其中，表示肺部形状损失，表示重建的肺通气图像，表示肺部形状掩膜生成器，表示体素级别的内积，是一个确保数值稳定性的小常数； 在数据一致性项中通过与估算电压测量值，通过欧几里得范数计算所述电压测量值与去噪电压测量值之间的偏差，肺部形状损失为，图像重建损失函数定义为： 其中，表示用于图像重建的损失函数，表示去噪电压测量值，表示EIT正向模型，λ1用于平衡数据一致性项和正则化项，迭代优化未经训练的双输出神经网络参数以最小化图像重建损失，在无监督条件下重建每个实例。

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