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龍圖騰網獲悉深圳大學申請的專利一種光聲圖像重建方法、裝置、設備及介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120388094B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510872893.7，技術領域涉及：G06T11/00；該發明授權一種光聲圖像重建方法、裝置、設備及介質是由陳冕;楊有威;陳鴻燊;林浩銘;陳昕;陳思平設計研發完成，并于2025-06-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種光聲圖像重建方法、裝置、設備及介質在說明書摘要公布了：本申請公開了一種光聲圖像重建方法、裝置、設備及介質，涉及光聲成像領域。該方法包括在多個預設位置處獲取目標生物組織隨時間變化的聲壓數據；確定光聲波動方程；將光聲波動方程嵌入到物理信息神經網絡的損失函數中，獲得總損失函數；以預設位置與時間組成的時空坐標為輸入，隨時間變化的聲壓數據為標簽，構建數據樣本集；基于總損失函數，采用數據樣本集訓練物理信息神經網絡，獲得訓練好的物理信息神經網絡；將初始時刻的時空坐標輸入訓練好的物理信息神經網絡，輸出初始時刻的聲壓數據，從而獲得初始聲壓分布。本申請能實現光聲圖像的精確重建。

本發明授權一種光聲圖像重建方法、裝置、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種光聲圖像重建方法，其特征在于，包括： 在多個預設位置處獲取目標生物組織隨時間變化的聲壓數據； 確定光聲波動方程； 將光聲波動方程嵌入到物理信息神經網絡的損失函數中，獲得總損失函數； 以預設位置與時間組成的時空坐標為輸入，隨時間變化的聲壓數據為標簽，構建數據樣本集； 基于所述總損失函數，采用數據樣本集訓練物理信息神經網絡，獲得訓練好的物理信息神經網絡； 將初始時刻的時空坐標輸入訓練好的物理信息神經網絡，輸出初始時刻的聲壓數據，從而獲得初始聲壓分布； 確定光聲波動方程，具體包括： 建立三個耦合的聲學方程為、和；式中，為空間位置，和分別表示空間位置的橫坐標和縱坐標，為在時間粒子位于空間位置處的速度，為粒子質量密度，為梯度算子；為空間位置處的粒子質量密度，為空間位置處的聲速，；為熱膨脹系數，為在時間位于空間位置處的聲壓數據；為定壓比熱容，在時間粒子位于空間位置處的溫度，代表單位體積單位時間內沉積的熱能； 根據三個耦合的聲學方程，確定光聲波動方程為：；式中，為拉普拉斯算子； 將光聲波動方程嵌入到物理信息神經網絡的損失函數中，獲得總損失函數，具體包括： 建立數據驅動損失函數為：；式中，為數據驅動損失，為均方誤差，為目標生物組織在歷史時空區域內的聲壓數據，為物理信息神經網絡輸出的聲壓數據； 將光聲波動方程轉換為齊次波動方程：； 根據所述齊次波動方程，建立物理信息損失函數為：；式中，為物理信息損失； 根據所述光聲波動方程所滿足的初始條件，建立初始條件損失函數為：；式中，為初始條件損失；為在初始時刻位于空間位置處的聲壓數據； 根據數據驅動損失函數、物理信息損失函數和初始條件損失函數，獲得總損失函數為：；式中，為總損失函數，為物理信息損失的權重，為數據驅動損失的權重，為初始條件損失的權重。

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