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[发明专利]螺旋CT扫描重建图像的方法和装置-CN202010095110.6有效
发明人：安谋 -专利权人：赛诺威盛科技(北京)股份有限公司
申请日： 2020-02-14 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： A61B6/03 文献下载
摘要：本发明提供一种螺旋CT扫描重建图像的方法和装置，其中该方法包括：获取X射线照射到一待重建图像的光源范围；获取在所述光源范围内旋转预设角度范围内的投影数据；根据投影数据，确定至少三段光源螺旋线；根据至少三段光源螺旋线对一待重建图像进行重建，获取至少三个重建后的图像；获取至少三个重建后的图像清晰度，确定清晰度最高的图像作为最终重建图像。本发明采用经过挑选的螺旋数据进行图像重建后，对多个重建图像进行图像清晰度评分比较，完成图像清晰度的挑选，降低或消除在肺部扫描时容易产生的由心脏搏动引起的肺支气管运动伪影，实现较优的螺旋CT扫描重建图像，
螺旋 ct 扫描重建图像方法装置

[发明专利]图像重建方法及设备、成像数据的处理方法及装置-CN201911077394.X有效
发明人：徐威;黄峰;陈名亮 -专利权人：上海东软医疗科技有限公司;东软医疗系统股份有限公司
申请日： 2019-11-06 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明涉及图像重建方法及设备、成像数据的处理方法及装置、电子设备、存储介质。图像重建方法包括：获取待图像重建的三维梯度回波数据；将所述待图像重建的三维梯度回波数据输入图像重建模型，其中，所述图像重建模型预先采用多组成像数据对神经网络训练得到，每组成像数据包括：成像对象的三维梯度回波数据和二维成像数据；经所述图像重建模型对输入的三维梯度回波数据进行图像重建，获取目标合成对比度的三维加权图像。本发明将快速采集的三维梯度回波数据输入训练好的图像重建模型，即可得到用户预期的目标合成对比度的三维加权图像，图像重建效率高。
图像重建方法设备成像数据处理装置

[发明专利]一种磁共振图像的迭代重建方法-CN201510181018.0有效
发明人：屈小波;占志芳;刘运松;郭迪;陈忠 -专利权人：厦门大学
申请日： 2015-04-16 - 公布日： 2017-03-15 - 主分类号： A61B5/055 文献下载
摘要：一种磁共振图像的迭代重建方法，涉及磁共振成像。提供计算简单、运算速度快、占用计算机内存少的一种磁共振图像的迭代重建方法。首先提出一个解空间受限的稀疏重建模型，再通过迭代运算求解重建模型并获得重建磁共振图像，其中在每次迭代中利用相邻两次迭代的重建图像对图像进行修正，用来加快图像重建的速度。这种重建方法的参数少，重建的迭代运算复杂度低，运算速度快。同时，图像重建过程不需要额外计算变换域系数，占用少量计算机内存。
一种磁共振图像重建方法

[发明专利]一种基于平滑约束和局部低秩约束模型的四维磁共振图像重建方法-CN201910432660.X有效
发明人：胡悦;李鹏;林迪斯;赵旷世 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2019-05-22 - 公布日： 2023-05-19 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：一种基于平滑约束和局部低秩约束模型的四维磁共振图像重建方法，属于四维磁共振图像重建领域，为了解决现有重建方法存为的重建图像伪影严重以及重建时间较长的问题。包括：将欠采样K空间数据进行三维逆傅里叶变换得到初始重建图像；建立图像重建模型；引入辅助变量和正则化参数；获得三个子问题；初始化内、外循环最大迭代次数和收敛阈值；在内循环中迭代求解重建图像；判断重建图像是否满足收敛条件，满足则退出内循环，否则返回内循环继续迭代；未达到外循环最大迭代次数则更新正则化系数后再进入内循环迭代，否则终止，获得最终重建图像。实验表明本发明能有效加速磁共振成像且能较好地恢复图像细节，并获得具有临床诊断意义的重建图像。
一种基于平滑约束局部模型磁共振图像重建方法

[发明专利]获得数字影像重建图像的方法、系统、装置及存储介质-CN202010024121.5在审
发明人：张敏鸣;姚丽锭;谌明;金朝汇;韩军;汪纯;徐阳;金佳燕 -专利权人：浙江大学;浙江核新同花顺网络信息股份有限公司
申请日： 2020-01-08 - 公布日： 2020-06-05 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了获得数字影像重建图像的方法、系统、装置及存储介质。所述方法包括：获取目标对象的曲面重建图像集；将所述曲面重建图像集中的至少部分图像按照目标方向进行融合，得到数字影像重建图像。本申请基于曲面重建图像集获取数字影像重建图像，可以实现一片式操作及观察，十分便捷。
获得数字影像重建图像方法系统装置存储介质

[发明专利]CT图像处理方法、装置、CT设备及CT系统-CN202010335176.8在审
发明人：李俊瑶;逄岭 -专利权人：东软医疗系统股份有限公司
申请日： 2020-04-24 - 公布日： 2020-08-04 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种CT图像处理方法、装置、CT设备及CT系统。本发明实施例通过采用预设重建算法，对受检对象的CT扫描生数据进行图像重建，得到第一重建图像，将所述第一重建图像输入已训练好的人工智能AI深度学习模型，由所述AI深度学习模型输出第二重建图像，根据所述第一重建图像和所述第二重建图像，确定至少一个预设特征指标的值，若所述至少一个预设特征指标的值中存在小于对应预设阈值的值，使用备选处理模型对所述第一重建图像进行处理，获取符合预设质量条件的第三重建图像，能够确保获得符合预期质量要求的重建图像，提高了CT AI图像重建技术的可靠性，避免了因图像质量不符合预期导致的误诊等严重后果。
ct 图像处理方法装置设备系统

[发明专利]用于正电子发射断层摄影成像中改善的结果稳健性的标准化的摄取值指导的重建控制-CN201880006100.1有效
发明人：张滨;白传勇;S·林;A·安德烈耶夫;胡志强 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2018-01-03 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：一种核医学图像重建方法通过对核医学成像数据(22)执行迭代图像重建(30、130)来生成重建图像(44)。所述迭代图像重建产生更新图像(34、36、134、136)的序列。在所述迭代图像重建期间，应用标准化摄取值(SUV)变换(40)以将更新图像(34、36)转换为更新SUV图像(42、46)。所述SUV变换使用至少包括身体大小度量和剂量度量的缩放因子来将更新图像的体素的值缩放为SUV值。在所述迭代图像重建期间，使用所述更新SUV图像来调节在迭代图像重建的图像更新中所使用的至少一个参数。例如，可以调节被并入到图像重建更新步骤(32)中或者被用于对更新图像(36)的滤波的先验或滤波器(38)的参数。
用于正电子发射断层摄影成像改善结果稳健标准化摄取指导重建控制

[发明专利]基于神经网络的磁共振成像方法、装置和存储介质-CN202310933341.3在审
发明人：张行健;杨俊;李梦林;许蕾 -专利权人：上海联影医疗科技股份有限公司
申请日： 2023-07-26 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于神经网络的磁共振成像方法、装置和存储介质，其中，该方法包括：对获取的医学图像的目标欠采K空间数据进行图像初步重建，得到第一重建图像；将第一重建图像输入到训练完备的双功能卷积神经网络，得到第二重建图像；双功能卷积神经网络包括降噪型卷积神经网络和去伪影型卷积神经网络；对第一重建图像和第二重建图像进行迭代重建，得到目标图像。通过本申请，解决了相关技术中重建后的图像在主体部分和边缘部分存在差异，进而导致图像重建可靠性不高的问题，利用图像初步重建和迭代重建来提高磁共振图像重建的可靠性，再结合具有降噪型和去伪影型的专门化功能的卷积神经网络
基于神经网络磁共振成像方法装置存储介质

[发明专利]重建图像处理方法、装置、设备及存储介质-CN201910666912.5有效
发明人：赵浩;刘炎炎 -专利权人：上海联影医疗科技股份有限公司
申请日： 2019-07-23 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种重建图像处理方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取待处理重建图像；将待处理重建图像输入至预先训练好的伪影校正模型中，得到目标重建图像；其中，伪影校正模型基于包含伪影的第一重建图像和与第一重建图像对应的不包含伪影的第二重建图像训练得到。本发明实施例的技术方案通过包含伪影的第一重建图像和与不包含伪影的第二重建图像进行伪影校正模型的训练，使得通过训练好的伪影校正模型对包含伪影的待处理重建图像进行处理后，能够得到不包含伪影的目标重建图像，提高了重建图像的质量
重建图像处理方法装置设备存储介质

[发明专利]三维人脸重建模型训练方法、装置和计算机设备-CN202210644895.7在审
发明人：郑伟鑫;张毓峰 -专利权人：厦门美图之家科技有限公司
申请日： 2022-06-08 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06T15/04 文献下载
摘要：本申请提供一种三维人脸重建模型训练方法、装置和计算机设备，属于计算机技术领域。所述方法包括：获取多张样本人脸图像；将各样本人脸图像输入初始人脸重建模型，由初始人脸重建模型输出三维重建人脸图像；根据各样本人脸图像的角度信息，将三维重建人脸图像投影为多个投影人脸图像；根据样本人脸图像、三维重建人脸图像以及投影人脸图像，确定初始人脸重建模型的损失信息；根据初始人脸重建模型的损失信息，对初始人脸重建模型进行迭代修正，直至初始人脸重建模型达到第一预设条件结束训练，将达到第一预设条件的初始人脸重建模型作为目标人脸重建模型本申请可以达到提高三维人脸重建精度和实用性的效果。
三维重建模型训练方法装置计算机设备

[发明专利]一种三维重建的方法和装置-CN201910074343.5有效
发明人：王淞;张锋;于新然 -专利权人：北京极智无限科技有限公司
申请日： 2019-01-25 - 公布日： 2020-08-21 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种三维重建的方法和装置，该方法包括：在物体进入重建空间时获取N台视野覆盖重建空间的摄像机对重建空间的拍摄图像作为N个当前图像；根据N个当前图像和重建空间不存在物体时N台摄像机对重建空间的拍摄图像得到的N个初始背景图像，获得N个当前图像各个位置点对应的前背景差值；基于N个当前图像各个位置点与重建空间各个位置点的对应关系，对应融合上述前背景差值获得重建空间各个位置点对应的前背景差值；根据重建空间各个位置点对应的前背景差值和预设前背景阈值筛选重建空间各个位置点三维重建物体可见，通过N个当前图像和对应的N个初始背景图像进行较为简单的前背景分离，可快速实时完成进入重建空间物体的三维重建。
一种三维重建方法装置

[发明专利]基于图像和特征双域约束的自监督磁共振图像重建方法-CN202211200420.5在审
发明人：郑海荣;王珊珊;刘雪;李程 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2022-09-29 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于图像和特征双域约束的自监督磁共振图像重建方法。该方法包括：构建图像重建模型，包括第一分支和第二分支，第一分支包含第一重建网络和第一特征提取器，第一重建网络以第一欠采数据子集作为输入获得第一重建图像，第一特征提取器针对第一重建图像提取特征；第二分支包含第二重建网络和第二特征提取器，第二重建网络以第二欠采数据子集作为输入获得第二重建图像，第二特征提取器针对第二重建图像提取特征；以设定的损失函数作为优化目标，训练所述图像重建模型；利用经训练的图像重建模型对目标磁共振图像进行重建。本发明仅利用欠采数据即可实现相比于监督学习算法的图像重建性能。
基于图像特征约束监督磁共振重建方法

[发明专利]一种医学影像三维重建模拟方法及系统-CN202111082670.9在审
发明人：王其景;许燕 -专利权人：王其景
申请日： 2021-09-15 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G16H30/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种医学影像三维重建模拟方法及系统，涉及医学影像技术领域。该方法包括：对二维图像进行预处理，以确定二维图像的闭合等值线。根据闭合等值线对二维图像进行体积重建，以得到体积重建结果。采用图像分割算法对二维图像进行图像分割，以得到多个子图像，并利用特征提取算法提取子图像的图像特征。利用二维平行轮廓线对二维图像进行表面重建，以得到表面重建结果。根据体积重建结果和表面重建结果对二维图像进行三维重建，以得到三维图像。由于体积重建结果可以准确反映目标部位的体型，表面重建结果可以准确反映目标部位的细节特征点，则保证了构建的三维图像的准确性，避免了由于三维图像不准确而造成误诊的情况发生。
一种医学影像三维重建模拟方法系统

[发明专利]基于对抗网络和最大互信息优化的图像超分辨率重建方法-CN202111459290.2在审
发明人：刘亮亮;常靖;王颖 -专利权人：河南农业大学
申请日： 2021-12-02 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于对抗网络和最大互信息优化的图像超分辨率重建方法，包括步骤：一、获取低分辨率的输入图像；二、将低分辨率的输入图像输入基于对抗网络的图像超分辨率重建模型中训练；重建模型的训练过程为：搭建基于对抗网络的图像超分辨率重建模型；采用最大互信息损失和对抗损失构建图像超分辨率重建模型的损失函数；选取训练样本并采用损失函数训练图像超分辨率重建模型，得到训练好的图像超分辨率重建模型；三、低分辨率的输入图像经过图像超分辨率重建模型处理，输出高分辨率的图像。本发明能够有效提高重建图像的质量,增强网络训练的稳定,能够完善图像的细节信息，提升重建图像的视觉效果。
基于对抗网络最大互信优化图像分辨率重建方法

[发明专利]基于Bicubic下采样图像空间对齐的盲图像超分辨率重建方法-CN202310539101.5在审
发明人：曾坤;李佐勇;滕升华;张书豪;赵婷婷 -专利权人：闽江学院
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明提出一种基于Bicubic下采样图像空间对齐的盲图像超分辨率重建方法，所提供的超分辨率重建网络由三个子网络组成，即核估计子网络、Bicubic下采样图像空间对齐子网络和图像重建子网络。传统的盲图像超分辨率重建网络一般包含两个子网络：核估计子网络和图像重建子网络。这类方法通过核估计子网络获得模糊核的估计，然后直接把模糊核信息输入到图像重建子网络中，使得模糊核的估计误差直接传递到图像重建过程中，影响了重建图像的质量。而本发明则是把估计核信息输入到Bicubic下采样图像空间对齐子网络中，让低分辨率图像先映射到Bicubic下采样图像空间中，获得Bicubic下采样LR图像，因此图像重建子网络可以采用任意传非盲超分辨率重建网络
基于 bicubic 采样图像空间对齐分辨率重建方法

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