一种基于深度学习算法的延迟CT图像生成方法

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专利申请号：

CN202110830115.3

专利类型：

发明专利

技术分类：

G16H30/20(2018.01)I

专利有效期：

2041-07-22

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专利信息

专利名称：一种基于深度学习算法的延迟CT图像生成方法

商品编号：5712975

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申请日期：2021-07-22

公开/公告号：CN113436708A

授权公告日/公开日：2021-09-24

申请/专利权人：杭州***大学

发明/设计人：杨*

主分类号：G16H30/20(2018.01)I

IPC分类号：G16H30/20;G06T3/40;G06V10/44;G06N3/04;G06N3/08

说明书摘要免费下载摘要

本发明属于医学图像技术领域，具体涉及一种基于深度学习算法的延迟CT(T2CT)图像生成方法。包括以下步骤S1，采集患者的T2PET、T1PET和T1CT图像；S2，将采集的T2PET、T1PET和T1CT图像输入到所提出的多分辨率配准卷积神经网络后，输出包含大、中、小形变量的三个形变场；S3，将步骤S2中输出的包含大、中、小形变量的三个形变场，融合为一个形变场；S4，将所述的形变场和输入的T1CT图像输入到空间转换网络中以生成T2CT图像。本发明具有能够在延迟的PET扫描中执行衰减校正，同时通过生成T2CT图像来避免患者进行额外的CT扫描从而降低患者经受的X射线辐射剂量的特点。

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