一种基于深度学习的超低剂量PET图像重建混合方法

AITNT
正文
推荐专利
一种基于深度学习的超低剂量PET图像重建混合方法
申请号:CN202411924641
申请日期:2024-12-25
公开号:CN120032044A
公开日期:2025-05-23
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的超低剂量PET图像重建混合方法,包括:构建数据集,所述数据集包括超低剂量下与全剂量下的PET医学影像,所述PET医学影像是指多张PET图像依次堆叠而成的3D模型;构建生成对抗网络,其包括图像块采集模块,特征提取模块,生成模块以及重建模块;利用数据集对生成对抗网络进行训练,以获得用于生成全剂量PET医学影像的图像重构模型;将超低剂量下的PET医学影像输入至图像重构模型,以生成对应全剂量下的PET医学影像。本发明所提供的方法能实现超低剂量PET影像重建为满足临床需求的全剂量PET影像,以极大程度降低诊疗患者在多次PET图像扫描过程中积累的辐射暴露风险。
技术关键词
混合方法 图像重建 生成对抗网络 重构模型 重构图像块 特征提取模块 生成重构图像 MRI扫描仪 噪声方差 表达式 噪声图像 残差网络 数据 影像 格式
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种数字孪生场景构建方法、系统、设备及介质
数字孪生 场景构建方法 语义 验证算法 生成对抗网络模型
2
基于机器学习的肥料质量监测方法
监督学习模型 肥料 监测方法 近红外光谱传感器 增量更新
3
基于图神经网络的医学图像表面插值方法及系统
生成医学图像 插值方法 网络 医学图像重建技术 立方体
4
一种基于对抗性深度学习网络的胎儿心电信号提取系统
胎儿心电信号提取 深度学习网络 对抗性 产妇 深度学习方法
5
一种饲料预混合设备及混合方法
饲料预混合设备 超声波振动组件 机械搅拌组件 混合罐 数据采集系统
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号