[发明专利]一种基于深度学习算法的延迟CT图像生成方法有效
| 申请号： | 202110830115.3 | 申请日： | 2021-07-22 |
| 公开（公告）号： | CN113436708B | 公开（公告）日： | 2022-10-25 |
| 发明（设计）人： | 杨勇;翟明威;孙芳芳;柯常杰;俞宸浩 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G16H30/20 | 分类号： | G16H30/20;G06T3/40;G06V10/44;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人： | 周希良 |
| 地址： | 310018 浙江省杭州市杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明属于医学图像技术领域，具体涉及一种基于深度学习算法的延迟CT(T2CT)图像生成方法。包括以下步骤：S1，采集患者的T2PET、T1PET和T1CT图像；S2，将采集的T2PET、T1PET和T1CT图像输入到所提出的多分辨率配准卷积神经网络后，输出包含大、中、小形变量的三个形变场；S3，将步骤S2中输出的包含大、中、小形变量的三个形变场，融合为一个形变场；S4，将所述的形变场和输入的T1CT图像输入到空间转换网络中以生成T2CT图像。本发明具有能够在延迟的PET扫描中执行衰减校正，同时通过生成T2CT图像来避免患者进行额外的CT扫描从而降低患者经受的X射线辐射剂量的特点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 算法 延迟 ct 图像 生成 方法 | ||
【主权项】：
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