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
系统为您推荐了相关专利信息
三维重建方法
局部图像纹理特征
注意力机制
卷积模块
代表
矿井机电设备
智能运维方法
长短期记忆网络
振动传感器
电流传感器
性能参数预测方法
多层感知机
递归神经网络模型
解码器
数据
预警方法
轨迹预测模型
多路监控视频
特征向量库
对象
图像生成方法
语义向量
图像特征向量
BERT模型
关键词