摘要
本发明公开一种呼吸中胸部CT无剂量实时重建方法,属于医学成像领域,通过在离线准备阶段使用低秩模型提取计划4DCT中的变形场的时间分量和空间分量,在在线重建阶段将实时皮肤表面三维图像与变形场空间分量通过深度前向网络映射为实时变形场,进而重建呼吸中实时胸部CT图像。本发明创造性地将包含呼吸模式信息的变形场空间分量显式提供给神经网络,使得能够在无需患者特异性训练的情况下区分患者。此外,通过皮肤运动编码器绕过了实时配准的需求。总之,本发明能够实现在无需耗时的患者特异性训练和实时配准、无需额外辐射剂量的情况下,对呼吸中胸部CT图像进行实时重建。
技术关键词
运动编码器
深度神经网络模型
低秩模型
呼气
运动场
构建深度神经网络
胸部CT图像
交叉注意力机制
神经网络架构
仿真环境
动态
双向注意力机制
训练深度神经网络
患者
光学设备
深度相机
阶段
系统为您推荐了相关专利信息
风格
前馈神经网络
识别模型构建方法
笔迹特征
深度学习算法
信息匹配方法
招聘系统
独立特征
梯度下降算法
深度神经网络模型
采煤机滚筒
状态识别方法
液压支架护帮板
红外成像仪
图像
无创正压通气
动物固定器
正压呼吸机
呼吸舱
慢性阻塞性肺疾病