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公开(公告)号：CN112258642A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011522344.0
申请日：2020-12-21
Applicant: 之江实验室 , 明峰医疗系统股份有限公司
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的低剂量PET数据三维迭代更新重建方法，该方法是从低剂量PET原始数据出发的，基于深度学习的联合迭代更新重建方法，该方法利用三维深度神经网络拟合原始数据反投影laminogram与PET重建图像之间的正、逆映射，从训练样本中学习标准剂量先验知识并将其应用于迭代更新标准剂量laminogram和PET三维重建图像，以获取比传统重建方法以及图像域降噪处理噪声更低，分辨率更高,无伪影的PET重建图像。
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公开(公告)号：CN111325686A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010087761.0
申请日：2020-02-11
Applicant: 之江实验室 , 明峰医疗系统股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的低剂量PET三维重建方法，该方法包括将低剂量PET原始数据无损反投影至图像域，选取适当的三维深度神经网络结构以拟合低剂量PET反投影到标准剂量PET图像之间的映射，通过训练样本学习并固定网络参数后，实现从低剂量PET原始数据出发的PET图像三维重建，以获取比传统重建算法与图像域降噪处理噪声更低，分辨率更高的低剂量PET重建图像。
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公开(公告)号：CN112802073B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110376958.0
申请日：2021-04-08
Applicant: 之江实验室 , 明峰医疗系统股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于图像数据和点云数据的融合配准方法，该方法首先通过图像分割获得组织器官的边界点云或通过特征提取得到图像内的特征点云，将图像数据和点云数据输入设计好的融合配准模型中，获得配准好的图像和点云数据以及变形场。所述融合配准模型包含图像配准网络和点云配准网络，训练时，损失函数由图像距离项、点云距离项、约束图像变形场和点云变形场的正则化项以及图像变形场和点云变形场的一致性约束项组成。本发明的方法能提高图像配准中边界保持的能力，在配准前获得细小结构点云信息时，该方法还能改善因细小结构隐藏在图像背景而发生误匹配的问题。
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公开(公告)号：CN112802073A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110376958.0
申请日：2021-04-08
Applicant: 之江实验室 , 明峰医疗系统股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于图像数据和点云数据的融合配准方法，该方法首先通过图像分割获得组织器官的边界点云或通过特征提取得到图像内的特征点云，将图像数据和点云数据输入设计好的融合配准模型中，获得配准好的图像和点云数据以及变形场。所述融合配准模型包含图像配准网络和点云配准网络，训练时，损失函数由图像距离项、点云距离项、约束图像变形场和点云变形场的正则化项以及图像变形场和点云变形场的一致性约束项组成。本发明的方法能提高图像配准中边界保持的能力，在配准前获得细小结构点云信息时，该方法还能改善因细小结构隐藏在图像背景而发生误匹配的问题。
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公开(公告)号：CN112258642B
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011522344.0
申请日：2020-12-21
Applicant: 之江实验室 , 明峰医疗系统股份有限公司
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的低剂量PET数据三维迭代更新重建方法，该方法是从低剂量PET原始数据出发的，基于深度学习的联合迭代更新重建方法，该方法利用三维深度神经网络拟合原始数据反投影laminogram与PET重建图像之间的正、逆映射，从训练样本中学习标准剂量先验知识并将其应用于迭代更新标准剂量laminogram和PET三维重建图像，以获取比传统重建方法以及图像域降噪处理噪声更低，分辨率更高,无伪影的PET重建图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111436958B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202010125698.5
申请日：2020-02-27
Applicant: 之江实验室 , 明峰医疗系统股份有限公司
IPC: A61B6/03
Abstract: 本发明公开了一种用于PET图像衰减校正的CT图像生成方法，该方法通过采集T1时刻的CT图像和PET图像以及T2时刻的PET图像，将其输入训练好的深度学习网络中，获得T2时刻的CT图像，该CT图像能用于PET图像的衰减校正，从而获得更精确的PETAC(Attenuation Correction)图片。本发明的方法能减少整个图像采集阶段病人受到的X射线的剂量，减轻病人生理和心理上受到的压力。另外，后期的图像采集只需要PET成像设备，不需要PET/CT设备，可以减小成像资源分配的成本，降低整个阶段成像的费用。
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公开(公告)号：CN111340768A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010109082.9
申请日：2020-02-21
Applicant: 之江实验室 , 明峰医疗系统股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于PET/CT智能诊断系统的多中心效应补偿方法，属于医学影像领域。该方法包括：基于一种关于加性和乘性多中心效应参数的位置尺度模型，对训练中心A和测试中心B的数据使用非参数化的数学方法，估测出测试中心B相对于训练中心A的多中心效应参数，并使用该参数补偿测试中心B的数据，以消除测试中心B与训练中心A之间的多中心效应。通过本发明，可补偿训练中心A与测试中心B之间的多中心效应，使得测试中心B的数据在补偿后可用于训练中心A所训练的模型之中，间接地提高了模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN113491529B
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111054080.5
申请日：2021-09-09
Applicant: 之江实验室 , 明峰医疗系统股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种无伴随CT辐射的单床PET延迟成像方法，首先利用一能将PET BP图像转换成更接近于真实PET图像的Pseudo PET图像的图像重建网络，将正常扫描和延迟扫描得到的PET BP图像转换成Pseudo PET图像，然后利用一CT图像生成网络，输入包含正常扫描的Pseudo PET图像和CT图像，以及延迟扫描的Pseudo PET图像，输出获得正常扫描和延迟扫描间的变形场和延迟扫描时刻的CT图像，该CT图像最后用于延迟扫描PET图像重建中的衰减校正，得到SUV定量准确的PET图像并用于肿瘤检测。本发明的方法能消除延迟扫描中病人接受的CT辐射，减轻病人生理和心理上的压力，推动PET延迟成像的应用。
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公开(公告)号：CN111436958A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010125698.5
申请日：2020-02-27
Applicant: 之江实验室 , 明峰医疗系统股份有限公司
IPC: A61B6/03
Abstract: 本发明公开了一种用于PET图像衰减校正的CT图像生成方法，该方法通过采集T1时刻的CT图像和PET图像以及T2时刻的PET图像，将其输入训练好的深度学习网络中，获得T2时刻的CT图像，该CT图像能用于PET图像的衰减校正，从而获得更精确的PETAC(Attenuation Correction)图片。本发明的方法能减少整个图像采集阶段病人受到的X射线的剂量，减轻病人生理和心理上受到的压力。另外，后期的图像采集只需要PET成像设备，不需要PET/CT设备，可以减小成像资源分配的成本，降低整个阶段成像的费用。
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公开(公告)号：CN113491529A
公开(公告)日：2021-10-12
申请号：CN202111054080.5
申请日：2021-09-09
Applicant: 之江实验室 , 明峰医疗系统股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种无伴随CT辐射的单床PET延迟成像方法，首先利用一能将PET BP图像转换成更接近于真实PET图像的Pseudo PET图像的图像重建网络，将正常扫描和延迟扫描得到的PET BP图像转换成Pseudo PET图像，然后利用一CT图像生成网络，输入包含正常扫描的Pseudo PET图像和CT图像，以及延迟扫描的Pseudo PET图像，输出获得正常扫描和延迟扫描间的变形场和延迟扫描时刻的CT图像，该CT图像最后用于延迟扫描PET图像重建中的衰减校正，得到SUV定量准确的PET图像并用于肿瘤检测。本发明的方法能消除延迟扫描中病人接受的CT辐射，减轻病人生理和心理上的压力，推动PET延迟成像的应用。
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