公开(公告)号：CN112330790B

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202011311549.4

申请日：2020-11-20

Applicant: 东北大学

Inventor： 姜慧研 ,  索冉修 ,  张义韬

IPC: G06T11/00 ,  G06T7/11 ,  G06T5/70 ,  G06T5/73 ,  G06T5/92 ,  G06T7/90 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/09 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开一种基于对抗学习与自适应色度修正的CT图像自动着色方法，本方法通过对抗生成学习网络对公开的人体解剖组织切片数据集进行色度的学习，色度重建模型在多器官分割网络的辅助下，更准确地对不同器官和组织所在的区域着色。利用训练好的色度重建模型对CT图像进行全局色度重建后，根据全局色度重建后的效果选取种子点实现局部区域的分割，通过分割掩模和从调色盘选取参考色度信息，基于局部区域中原始Hu值特征分布进行颜色扩散，实现对局部区域进行色度修正，将修正后的结果作为新的监督，对色度重建模型进行精细训练调整，使CT着色结果更加逼真。

公开(公告)号：CN112330790A

公开(公告)日：2021-02-05

申请号：CN202011311549.4

申请日：2020-11-20

Applicant: 东北大学

Inventor： 姜慧研 ,  索冉修 ,  张义韬

IPC: G06T15/04 ,  G06T11/00 ,  G06T7/11 ,  G06T5/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于对抗学习与自适应色度修正的CT图像自动着色方法，本方法通过对抗生成学习网络对公开的人体解剖组织切片数据集进行色度的学习，色度重建模型在多器官分割网络的辅助下，更准确地对不同器官和组织所在的区域着色。利用训练好的色度重建模型对CT图像进行全局色度重建后，根据全局色度重建后的效果选取种子点实现局部区域的分割，通过分割掩模和从调色盘选取参考色度信息，基于局部区域中原始Hu值特征分布进行颜色扩散，实现对局部区域进行色度修正，将修正后的结果作为新的监督，对色度重建模型进行精细训练调整，使CT着色结果更加逼真。