摘要
本发明属于图像处理技术领域,具体涉及基于CT图像的跨模态图像生成方法、系统、装置、介质,用CT图像数据生成目标模态图像数据时,对真实CT图像,采用多尺度二维卷积和多尺度空洞卷积这两个并行的子分支进行多尺度特征提取,从不同尺度提取局部细节与全局上下文信息,并采用多层级渐进式上采样结构,提取生成的目标模态图像与真实目标模态图像的深度图特征后,充分引入深度图作为几何先验约束,有效提升生成目标模态图像在结构保真、纹理还原及跨模态一致性等方面的表现;从而实现CT与目标模态图像之间的高质量跨模态转换,为脑卒中和肿瘤的早期诊断提供更加精准的辅助支持。
技术关键词
融合特征
图像生成方法
深度图
CT图像数据
高层语义特征
图像生成模型
像素点
空洞
图像生成系统
多尺度特征提取
非线性
图像生成装置
元素
存储计算机程序
图像处理技术
层级
注意力
处理器
系统为您推荐了相关专利信息
恶意文件检测方法
融合策略
学习算法
文件检测装置
数据
融合特征
注意力编码器
高频特征
滤波特征
特征融合网络
图像
特征提取网络
解码器结构
特征提取模块
编码器