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一种基于深度编解码对偶模型的复杂视觉图像重构方法

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本发明公开了一种基于深度编解码对偶模型的复杂视觉图像重构方法，属于生物医学图像脑解码中的视觉场景重构技术领域。本发明首先采集观看大量自然图像下的功能磁共振信号。然后分别建立四个网络模型：1、编码模型，即使用卷积神经网络将自然图像编码成视觉区的体素信号；2、解码模型，即是用卷积神经网络以及反卷积神经网络将视觉区体素信号解码成自然图像；3、判别自然图像模型，即判断真图像与假图像；4、判别视觉区响应模型，即判断真信号与假信号。通过训练设计好的四个模型，可实现从脑信号中还原出视觉场景图像。本发明首次解决了自然场景与脑信号之间直接相互转换的问题，可以实现脑机接口场景的实际应用。

著录项

公开/公告号CN108573512A

专利类型发明专利
公开/公告日2018-09-25

原文格式PDF
申请/专利权人电子科技大学;
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申请/专利号CN201810233579.4
发明设计人陈华富;黄伟;王冲;颜红梅;杨晓青;杨天;刘秩铭;
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申请日2018-03-21
分类号G06T9/00(20060101);
代理机构51203 电子科技大学专利中心;
代理人陈一鑫
地址 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
入库时间 2023-06-19 06:38:41

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2018-10-26

实质审查的生效 IPC(主分类):G06T9/00 申请日:20180321

实质审查的生效
2018-09-25

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