[发明专利]一种基于深度学习的肺部CT图像参数重建方法、系统、终端及存储介质在审
| 申请号： | 202010783409.0 | 申请日： | 2020-08-06 |
| 公开（公告）号： | CN112017136A | 公开（公告）日： | 2020-12-01 |
| 发明（设计）人： | 刘峰;周振;刘秋月;俞益洲;王亦洲 | 申请（专利权）人： | 杭州深睿博联科技有限公司;北京深睿博联科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50;G06T7/00;G06T7/11;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京天方智力知识产权代理事务所(普通合伙) 11719 | 代理人： | 白凯园 |
| 地址： | 311121 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本申请所提供的一种基于深度学习的肺部CT图像参数重建方法、系统、终端及存储介质，所述方法包括：将获取的肺部CT图像输入至预设的渐进式上采样骨架网络模型，输出特征图像；将所述特征图像输入至3D卷积神经网络模型，所述3D卷积神经网络模型为肺内分支、肺外分支和肺掩码分支组成的卷积神经网络模型；通过所述肺掩码分支对所述特征图像的每个像素进行分类，确定肺内部分与肺外部分并进行分类标记；将所述特征图像的肺内部分、肺外部分分别输入至所述肺内分支、肺外分支进行特征学习，生成肺内图像与肺外图像；将所述肺内分支、肺外分支的生成图像组合构成完整的CT生成图像；本申请利用深度学习技术实现CT图像不同参数的转化。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 肺部 ct 图像 参数 重建 方法 系统 终端 存储 介质 | ||
【主权项】：
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