摘要
本申请公开了一种基于对抗学习的造影剂CT肝脏血管增强生成方法及相关装置。该方法包括:获取医学原始CT图像和对应的医学血管造影剂CTA图像作为样本对,并将其分为训练数据集,测试数据集;将训练集和测试集数据进行增强预处理,得到增强预处理后的CT图像和增强预处理后的CTA图像;构建基于对抗学习构架生成深度学习网络模型;构建进行训练模型的复合损失函数;增强预处理后的训练数据集进行对抗学习构架生成深度学习网络模型训练;将测试数据集的原始CT图像输入至训练完成的模型中,生成对应的CTA图像。
技术关键词
血管造影剂
深度学习网络模型
生成深度学习
图像
注意力机制
医学
生成方法
教师
计算机程序产品
动态权重分配
网络模型训练
计算机程序代码
直方图均衡化
肝脏
数据
特征金字塔
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卷积神经网络模块
表达式
拉普拉斯
数据
图像插值方法
图像边缘特征
卷积神经网络模块
图像输出模块
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磁共振波谱成像
卷积模块
编码模块
图像
密集卷积神经网络
特征数据信息
动力定位系统
过驳装置
海洋环境特征
三维模型