公开(公告)号：CN113516658B

公开(公告)日：2021-12-17

申请号：CN202111073596.4

申请日：2021-09-14

Applicant: 之江实验室

Inventor： 朱闻韬 ,  张铎 ,  朱海

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/33 ,  G06K9/34 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种PET三维图像左心室自动转向及分割的方法，通过构建和训练包括由卷积模块、多个残差‑卷积模块和下采样模块组成的编码器、空间变换网络、包含多个上采样模块及残差‑卷积模块的解码器以及介于编码器与解码器之间的跳跃连接的PET三维图像左心室自动转向及分割模型，将常规视图A作为模型输入，利用此模型实现将图像自动旋转至临床标准视图并基于标准视图得到此视图中的左心室结构分割结果。本发明使用多任务学习的深度学习网络提取图像的位置特征和语义特征，实现不同角度到标准视图的自动转向、心脏定位及左心室的结构分割，一站式处理的操作减少了手动转向、分割的复杂性和人为误差，提高了图像操作的便捷和准确性。

公开(公告)号：CN113516658A

公开(公告)日：2021-10-19

申请号：CN202111073596.4

申请日：2021-09-14

Applicant: 之江实验室

Inventor： 朱闻韬 ,  张铎 ,  朱海

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/33 ,  G06K9/34 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种PET三维图像左心室自动转向及分割的方法，通过构建和训练包括由卷积模块、多个残差‑卷积模块和下采样模块组成的编码器、空间变换网络、包含多个上采样模块及残差‑卷积模块的解码器以及介于编码器与解码器之间的跳跃连接的PET三维图像左心室自动转向及分割模型，将常规视图A作为模型输入，利用此模型实现将图像自动旋转至临床标准视图并基于标准视图得到此视图中的左心室结构分割结果。本发明使用多任务学习的深度学习网络提取图像的位置特征和语义特征，实现不同角度到标准视图的自动转向、心脏定位及左心室的结构分割，一站式处理的操作减少了手动转向、分割的复杂性和人为误差，提高了图像操作的便捷和准确性。