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一种基于深度卷积神经网络的伪CT合成方法及应用
- 专利权人:
- 南方医科大学
- 发明人:
- 宋婷,亓孟科,吴艾茜,陆星宇,贾启源,郭芙彤,刘裕良,周凌宏
- 申请号：
- CN201910773002.7
- 公开号：
- CN110464353A
- 申请日:
- 2019.21.08
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本申请涉及一种基于深度卷积神经网络的伪CT合成方法及应用。目前采用的模型需要人为提取特征,提取的特征直接影响了伪CT预测的准确性。本申请提供了一种基于深度卷积神经网络的伪CT合成方法,包括1:收集病人MRI图像、CT图像与放疗计划信息;2:将所述MRI图像体素大小与所述CT图像体素大小调整一致,然后将MRI图像和CT图像进行图像配准;3:采用深度卷积神经网络建立所述配准的MRI图像与CT图像间的关联模型,并采用深度卷积神经网络学习MRI体素强度值与CT灰度值之间的映射关系;4:使用所述关联模型预测患者的伪CT图像。合成的伪CT更加精确。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
