[发明专利]一种基于深度学习的多材料基物质分解方法在审
| 申请号： | 202310136661.6 | 申请日： | 2023-02-20 |
| 公开（公告）号： | CN116246108A | 公开（公告）日： | 2023-06-09 |
| 发明（设计）人： | 白相志;刘家琛 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/0895;G06N3/09;G06N3/084;G06V10/82 |
| 代理公司： | 北京慧泉知识产权代理有限公司 11232 | 代理人： | 王顺荣;唐爱华 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明为一种基于深度学习的多材料基物质分解方法，步骤如下：步骤一：根据具有优先级的三元基物质组列表对双能CT影像数据集的一部分数据进行逐像素分解，获得一系列对应的多基物质分解图像；步骤二：将步骤一得到的基物质分解图像作为分解的标签，用基物质分解网络进行监督学习；步骤三：基于步骤二的预训练网络权重，使用全部双能CT影像数据对分解网络进行自监督训练，提高网络的基物质分解效果。本发明针对多基物质分解的特点设计了对应的网络结构、损失函数与训练策略，解决了基物质分解缺少真值的问题，保证了分解结果的准确性与可靠性。本发明可以生成不同物质的分布信息，能够对待测组织的化学组成进行精确评估，弥补了常规CT图像无法区别相似密度物质的缺陷。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 材料 物质 分解 方法 | ||
【主权项】：
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