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本发明公开了一种基于多特征融合的快速医学图像重构方法,其特征在于,包括以下步骤:对原始光声信号进行预处理,使长序列形状的原始光声信号变为方形矩阵形式的预处理光声信号;将预处理光声信号输入基于多特征融合的快速医学图像重构深度学习网络后获得重构的光声图像。针对稀疏设置下的重构问题,本发明提出了一种快速高效的光声重构方法,该光声重构方法采用了一种基于多特征融合的快速医学图像重构深度学习网络,能够以较小的参数量快速的重构出高质量图像。