一种基于生成式模型的PET图像增强方法、系统及介质

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一种基于生成式模型的PET图像增强方法、系统及介质
申请号:CN202411922563
申请日期:2024-12-25
公开号:CN120070212A
公开日期:2025-05-30
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于生成式模型的PET图像增强方法、系统及介质,PET图像增强方法包括:采集来自不同扫描仪、不同示踪剂以及不同中心的PET图像数据集;对所述PET图像数据集进行预处理,得到PET图像训练集;构建向量量化变分自编码器,基于空洞卷积和注意力机制对所述向量量化变分自编码器进行改进,得到生成式模型;根据所述PET图像训练集对所述生成式模型进行训练,得到生成式图像增强模型;将待增强PET图像输入所述生成式图像增强模型,得到PET增强图像。本发明能够更适应跨域PET图像的样本多样性和分布不确定性,可广泛应用于图像处理技术领域。
技术关键词
图像增强方法 图像增强模型 PET图像数据集 编码器 注意力机制 解码器 空洞 训练集 示踪剂 编码结构 多层卷积网络 图像增强系统 扫描仪 图像增强模块 模型训练模块 处理器 多尺度 图像处理技术 数据采集模块
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