[发明专利]基于深度学习的CT图像重建方法及装置在审
| 申请号： | 202310145910.8 | 申请日： | 2023-02-21 |
| 公开（公告）号： | CN116228908A | 公开（公告）日： | 2023-06-06 |
| 发明（设计）人： | 张逸凌;刘星宇 | 申请（专利权）人： | 北京长木谷医疗科技有限公司;张逸凌 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00;G06T7/00;G06V10/80;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 周磊 |
| 地址： | 100176 北京市大兴区北京经济技术开发区荣华南*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请提供一种基于深度学习的CT图像重建方法及装置，属于人工智能技术领域。该方法包括：将连续至少三张厚层CT图像输入至目标模型，得到目标厚层CT图像所对应的连续多张薄层CT图像；目标模型包括并行的多个分支，多个分支依次包括卷积分支以及至少一个transformer分支；卷积分支用于得到目标局部特征；transformer分支用于得到第二融合特征，并对第二融合特征进行全局信息提取，得到目标全局特征。本申请提供的基于深度学习的CT图像重建方法，通过目标模型对至少三张厚层CT图像进行处理，重建获得薄层CT图像，能在不占用较大存储空间的情况下获取薄层CT图像，降低了薄层CT图像的获取成本，提高了薄层CT图像辅助医生进行诊断的实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 ct 图像 重建 方法 装置 | ||
【主权项】：
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