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[发明专利]一种结合空间引导的神经纤维瘤分割方法-CN202010063601.2有效
发明人： 严丹方;张旭斌;张建伟;严森祥;陈为 -专利权人：浙江大学
申请日： 2020-01-20 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：一种结合空间引导的神经纤维瘤分割方法，以nnU‑Net为主干网络，加入空间引导分支，将用户交互信息集成到网络中，使得网络能在自动分割的基础上，经过用户交互得到更好的分割。首先对原始图像进行数据预处理，然后训练时根据标签计算空间引导以一定概率传入网络。推理时先进行自动分割，然后用户点击假阳和假阴区域，产生引导标签，根据标签产生空间引导，与测试样本一起传入网络进行预测，循环推理，直到用户满意为止。本发明结合深度神经网络和空间引导，既可以完成自动分割，也可以接受用户引导修正分割，在神经纤维瘤上取得较好的分割结果。
一种结合空间引导神经纤维瘤分割方法

[发明专利]一种基于细节增强的T1到STIR影像转换的方法-CN202010949798.X在审
发明人：严森祥;严凡;严丹方;陈为 -专利权人：浙江大学
申请日： 2020-09-10 - 公布日： 2020-12-15 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于细节增强的T1到STIR影像转换的方法，包括以下步骤：对获取的神经纤维瘤数据进行预处理，构建基于T1影像转STIR影像的生成对抗神经网络，设置对抗神经网络模型超参数，并将预处理后的数据以mini‑batch的形式导入对抗神经网络中进行训练，直至对抗神经网络收敛达到预定条件，其中，输入预处理后的测试数据至训练好的对抗神经网络中进行转换而得到残差模板，将残差模板和T1影像融合得到合成的STIR影像，并评估合成的STIR影像，该转换方法通过训练残差模板，能够更大程度的还原影像的细节和特征，从而提升影像细节的转换效果。
一种基于细节增强 t1 stir 影像转换方法