[发明专利]使用多对比度和深度学习改进医学图像的质量在审
| 申请号： | 201880022949.8 | 申请日： | 2018-03-20 |
| 公开（公告）号： | CN110461228A | 公开（公告）日： | 2019-11-15 |
| 发明（设计）人： | G·扎哈丘克;E·龚;J·M·保利 | 申请（专利权）人： | 小利兰·斯坦福大学托管委员会 |
| 主分类号： | A61B5/05 | 分类号： | A61B5/05;G06K9/40;G06K9/46 |
| 代理公司： | 31100 上海专利商标事务所有限公司 | 代理人： | 黄嵩泉;张鑫<国际申请>=PCT/US2 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 美国;US |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 提供了改进诊断成像和功能成像的方法，通过以下步骤：使用医学成像仪获得对象的至少两个输入图像，其中每个输入图像包括不同的对比度；使用经适当编程的计算机、使用非局部均值(NLM)滤波生成输入图像的多个副本，其中对象的每个输入图像副本包括不同的空间特征；使用医学成像仪获得对象的至少一个参考图像，其中参考图像包括与对象的输入图像不同的成像特征；使用经适当编程的计算机上的数据扩充来训练深度网络模型以自适应地调整模型参数，从而从初始集合的输入图像和参考图像来近似参考图像，并且目标为输出其他集合的低SNR低分辨率图像的改进质量的图像以供由医生分析。 | ||
| 搜索关键词： | 输入图像 参考图像 医学成像仪 编程 副本 低分辨率图像 成像特征 初始集合 功能成像 空间特征 模型参数 数据扩充 网络模型 诊断成像 非局部 计算机 自适应 滤波 近似 改进 集合 图像 输出 医生 分析 | ||
【主权项】：
1.一种缩短用于诊断成像和功能成像的成像时间的方法，包括：/na)使用医学成像仪获得对象的至少两个输入图像，其中每个所述输入图像包括不同的对比度；/nb)使用经适当编程的计算机、使用非局部均值(NLM)滤波生成所述对象的所述输入图像的多个副本，其中所述对象的每个所述输入图像副本包括不同的空间特征；/nc)使用所述医学成像仪获得所述对象的至少一个参考图像，其中所述对象的所述至少一个参考图像包括与所述对象的所述输入图像不同的成像特征；/nd)使用所述经适当编程的计算机上的数据扩充来训练深度网络模型以自适应地调整模型参数，从而从初始集合的所述输入图像来近似所述参考图像；以及/ne)输出所述对象的改进质量的图像以供由医生分析。/n
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于小利兰·斯坦福大学托管委员会，未经小利兰·斯坦福大学托管委员会许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201880022949.8/，转载请声明来源钻瓜专利网。
