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PET METHOD OF PREDICTING RECURRENCE REGION AND GENERATING PET IMAGE USING DEEP LEARNING AND APPARATUS THEREOF
专利权人:
고려대학교 산학협력단
发明人:
성준경,김정훈
申请号:
KR1020170023876
公开号:
KR1019179470000B1
申请日:
2017.02.23
申请国别(地区):
KR
年份:
2018
代理人:
摘要:
A method and apparatus for predicting recurrence sites using deep running and generating PET images is disclosed. A method for predicting a recurrence site according to an embodiment includes performing a pre-processing on a plurality of images, and predicting a recurrence site based on a plurality of preprocessed images, wherein the plurality of images include a T1 image, a T1CE image, Modal MR image comprising at least one of a T2 image, a FLAIR image, and an ADC image.딥러닝을 사용하여 재발 부위를 예측하고, PET 이미지를 생성하는 방법과 장치가 개시된다. 일 실시예에 따른 재발 부위 예측 방법은 복수의 이미지에 전처리를 수행하는 단계와, 전처리된 복수의 이미지에 기초하여 재발 부위를 예측하는 단계를 포함하고, 상기 복수의 이미지는 T1 이미지, T1CE 이미지, T2 이미지, FLAIR 이미지, 및 ADC 이미지 중 적어도 하나를 포함하는 멀티모달 MR 이미지이다.
来源网站:
中国工程科技知识中心
来源网址:
http://www.ckcest.cn/home/

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