[发明专利]一种基于流形聚类和加权稀疏的呼吸运动补偿方法在审
| 申请号： | 202310135072.6 | 申请日： | 2023-02-09 |
| 公开（公告）号： | CN116128927A | 公开（公告）日： | 2023-05-16 |
| 发明（设计）人： | 李海;王腾飞;王宏志;江海河 | 申请（专利权）人： | 中国科学院合肥物质科学研究院 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06T7/33;G06T11/00;G06V10/762;G06V10/80 |
| 代理公司： | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人： | 杨学明 |
| 地址： | 230031 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于流形聚类和加权稀疏的呼吸运动补偿方法，包括以下步骤：采集群体数据集的4D‑CT图像及个体受试者呼气‑吸气两个相位的3D‑CT图像；通过图像配准获取群体数据集和个体受试者的变形向量场运动特征；基于流形聚类获得与个体受试者运动特征相似的亚群体数据集；采用加权稀疏法建立个体与亚群体运动特征之间的量化关系，构建个体4D‑CT图像；获取个体受试者的内部变形向量场和外部皮肤表面运动，构建个体化的呼吸运动补偿模型，以实现实时预测肺部图像。本发明在保证对肺部运动进行精确预测的同时，减少了受试者的辐射损伤，有望突破现有呼吸运动补偿方法的局限性，可以对全肺进行实时影像预测，减小呼吸运动对肺组织的影响。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 流形 加权 稀疏 呼吸 运动 补偿 方法 | ||
【主权项】：
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