[发明专利]散射校正方法、装置、计算机设备和存储介质在审
| 申请号： | 201910361381.9 | 申请日： | 2019-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN110063742A | 公开（公告）日： | 2019-07-30 |
| 发明（设计）人： | 邓子林;董筠 | 申请（专利权）人： | 上海联影医疗科技有限公司 |
| 主分类号： | A61B6/03 | 分类号： | A61B6/03;G06T11/00 |
| 代理公司： | 杭州华进联浙知识产权代理有限公司 33250 | 代理人： | 舒丁 |
| 地址： | 201807 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种散射校正方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：建立神经网络模型，对神经网络模型进行深度学习的训练，得到深度神经网络；基于所述扫描视野内部身体状态信息以及扫描视野外部身体状态信息对感兴趣部位的扫描图像进行校正并重建，得到感兴趣部位的校正扫描图像。上述散射校正方法、装置、计算机设备和存储介质在对PET扫描中感兴趣部位的扫描图像的散射进行校正时，考虑了外部散射信息的影响，提高了对感兴趣部位的扫描图像进行散射校正的精确性，从而达到提高图像质量、提高成像量化准确性的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 散射校正 计算机设备 存储介质 扫描图像 神经网络模型 扫描视野 身体状态 校正 图像 散射信息 神经网络 校正扫描 散射 外部 成像 量化 重建 申请 学习 | ||
【主权项】：
1.一种散射校正方法，用于对PET扫描中感兴趣部位的扫描图像的散射进行校正，其特征在于，所述方法包括：建立神经网络模型，以扫描视野外部身体状态信息、扫描视野内部身体状态信息及全身身体状态信息作为训练集对所述神经网络模型进行深度学习的训练，得到深度神经网络，所述深度神经网络的输入为扫描视野内部身体状态信息，输出为扫描视野外部身体状态信息；基于所述扫描视野内部身体状态信息以及扫描视野外部身体状态信息对感兴趣部位的扫描图像进行校正并重建，得到感兴趣部位的校正扫描图像。
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