[发明专利]一种基于深度学习的脑肿瘤核磁共振影像数据合成方法在审
| 申请号： | 202010743235.5 | 申请日： | 2020-07-29 |
| 公开（公告）号： | CN114066798A | 公开（公告）日： | 2022-02-18 |
| 发明（设计）人： | 付彦伟;孙毅;薛向阳 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G16H30/40;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海德昭知识产权代理有限公司 31204 | 代理人： | 卢泓宇 |
| 地址： | 200433 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的脑肿瘤核磁共振影像数据合成方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，对收集到的样本图像进行预处理从而消除由于数据来源不同而导致的差异；步骤S2，在与每一个病人相对应的样本图像中标注出脑部的四个区域从而获得标签图，并将获得的标签图作为训练集；步骤S3，构建生成器的神经网络模型；步骤S4，构建鉴别器的神经网络模型以及用于缓存合成图像的图像池；步骤S5，构建损失函数；步骤S6，利用所述训练集对与特定模态相对应的生成器和鉴别器进行模型训练，通过向训练完成后的生成器和鉴别器输入三维的脑部标签图，可以合成对应的脑部核磁共振影像。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 肿瘤 核磁共振 影像 数据 合成 方法 | ||
【主权项】：
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