一种肺癌CT到PET的医学图像生成的方法、系统和设备

本发明公开了一种肺癌CT到PET的医学图像生成的方法、系统和设备，涉及跨模态医学图像生成技术领域，包括以下步骤：数据预处理，模型设计，模型训练，生成图片，本申请方法在生成器的瓶颈层增加卷积神经网络、局部‑全局交互Transformer、残差空洞空间卷积金字塔池化模块和残差‑密集卷积模块混合结构技术，能够在训练的过程中提取图像的局部信息和全局上下文信息，良好地学习CT与PET域图像之间的映射关系，进而准确迅速的完成肺癌CT图像到PET图像的生成，该方法能够在不用进行PET扫描的情况下，通过成对的CT和PET图像对方法进行训练，实现PET图像的人工智能生成，得到高质量包含病变信息的PET图像，从而提升病变区域图像质量的精细化。