[发明专利]基于多任务学习约束的PET图像感兴趣区域增强重建方法有效
| 申请号： | 202110732417.7 | 申请日： | 2021-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN113256753B | 公开（公告）日： | 2021-10-29 |
| 发明（设计）人： | 朱闻韬;杨宝;吴元峰 | 申请（专利权）人： | 之江实验室 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00;G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 311121 浙江省杭州市余*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多任务学习约束的PET图像感兴趣区域增强重建方法，该方法先获取PET原始数据在图像域的反投影图像，设计重建主任务为利用三维深度卷积神经网络建立反投影图像与PET重建图像之间的映射。设计新增辅助任务一从反投影图像中预测与PET重建图像具有相同解剖结构的电子计算机断层扫描（CT）图像，从而利用高分辨率CT图像的局部平滑信息降低PET重建图像中的噪声。设计新增任务二实现区分反投影图像中的感兴趣区域与背景区域，在重建过程中对感兴趣区域进行增强重建，降低感兴趣区域由平滑导致的定量误差，提高PET重建精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 任务 学习 约束 pet 图像 感兴趣 区域 增强 重建 方法 | ||
【主权项】：
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