发明专利已授权

一种基于深度学习算法的延迟CT图像生成方法

📄 申请号：CN202110830115.3 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2021-07-22

公开号

CN113436708A

公开日

2021-09-24

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G16H30_20

IPC 分类号

G16H30_20 , G06T3_40 , G06K9_46 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

图像生成医学图像处理深度学习图像重建深度学习算法图像生成

应用场景

医学影像诊断, CT增强扫描, 临床辅助诊断

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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。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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