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公开(公告)号：CN115317806A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210777326.X
申请日：2022-07-01
Applicant: 南方医科大学
IPC: A61N5/10
Abstract: 本发明提供了一种动态肿瘤呼吸运动预测方法、可读存储介质及计算机设备，包括步骤：构建训练数据集，所述训练数据集包括：当前病人先前采集数据、其他病人先前采集数据和当前病人在进行肿瘤放射治疗之前采集数据；构建呼吸运动预测神经网络模型；采用训练数据集对呼吸运动预测神经网络模型进行训练。本发明使用病人已经采集的体表标记物和肿瘤内部植入金属粒子的呼吸运动信号进行训练，应用于该病人放射治疗过程，在运动补偿时对肿瘤位置预测，能提到预测的准确率。
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公开(公告)号：CN109146842A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810745977.4
申请日：2018-07-09
Applicant: 南方医科大学
CPC classification number: G06T7/0012 , G06T7/13 , G06T7/251 , G06T11/005 , G06T11/006 , G06T11/008 , G06T2207/10081 , G06T2207/10116 , G06T2207/30061
Abstract: 本发明公开了一种胸部数字合成X射线体层成像中呼吸运动分析方法，其制备方法包括以下步骤：S1，通过胸部数字合成体层成像，获取CTS投影数据；S2,从S1中获取的CTS投影数据提取膈肌的运动轨迹；S3,从S2获取的膈肌运动进行进行sin‑quadric模型拟合。本发明针对在目标对象进行CTS扫描过程中，因目标对象肺功能不全或者屏气不足导致的投影数据处于不同的呼吸相位中，从而造成呼吸运动伪影，影响CTS呈现的问题，通过对CTS呼吸信号进行提取分析，通过sobel算法边缘检测及sin‑quadratic模型拟合对CTS图像进行呼吸运动校正，有效防止了CTS图像中的呼吸运动伪影。
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公开(公告)号：CN104408758A
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201410634345.2
申请日：2014-11-12
Applicant: 南方医科大学
Abstract: 一种低剂量能谱CT图像重建方法，包括：（1）获取成像对象在低剂量射线下的能谱CT图像的低能量CT投影数据和高能量CT投影数据，并同时获取相应的校正参数，系统矩阵及系统电子噪声的方差；（2）根据步骤（1）中的低能量CT投影数据和高能量CT投影数据满足的统计特性和基物质分解模型，构建用于能谱CT图像重建的数学模型；（3）利用广义全变分作为正则化先验，结合步骤（2）得到的数学模型构建用于能谱CT图像重建的目标函数；（4）采用迭代算法对步骤（3）中构建的用于能谱CT图像重建的目标函数进行求解，完成能谱CT图像重建。本发明能够实现低剂量扫描协议下能谱CT图像的优质重建。
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公开(公告)号：CN102737392B
公开(公告)日：2013-11-06
申请号：CN201210186972.5
申请日：2012-06-07
Applicant: 南方医科大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明公开了一种低剂量X线CT图像的非局部正则化先验重建方法，包括(1)利用X线CT成像设备采集病人先前扫描的标准剂量图像；(2)利用X线CT成像设备在Low-mAs扫描协议下采集病人的CT投影数据，并同时获取相应的校正参数及系统矩阵；(3)根据步骤(2)中获得的投影数据满足的统计分布，构建用于图像重建的数学模型；(4)利用步骤(1)中的标准剂量图像构建先前标准剂量图像导引的非局部正则化先验，并采用最大后验估计方法进行模型转化，结合步骤(3)得到的数学模型构建用于重建图像的目标函数；(5)对步骤(4)中构建的用于CT图像重建目标函数采用迭代算法进行求解，完成图像重建。本发明可以实现Low-mAs扫描协议下低剂量CT图像的重建。
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公开(公告)号：CN102750676A
公开(公告)日：2012-10-24
申请号：CN201210186987.1
申请日：2012-06-07
Applicant: 南方医科大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开基于余弦变换的X线CT医学影像投影数据自适应阈值滤波重建方法，包括（1）利用CT设备采集低管电流扫描协议条件下的投影数据，并获取相关成像参数；（2）对投影数据的二阶矩统计特征进行估计；（3）对采集的投影数据进行基于灰度特征的自适应分割；（4）对步骤（3）中分割后的投影数据进行离散余弦变换；（5）利用步骤（2）中计算的投影数据方差，对步骤（4）中获得的离散余弦变换后的投影数据进行数据阈值滤波建模；（6）对步骤（5）获取的滤波后数据进行逆离散余弦变换，获得重建前的滤波后投影数据；（7）对步骤（6）获得的滤波后投影数据，采用解析重建方法实现CT图像的重建。该方法能实现CT图像的优质重建。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103106676B
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201310045122.8
申请日：2013-02-05
Applicant: 南方医科大学
Abstract: 一种基于低剂量投影数据滤波的X射线CT图像重建方法,包括：(1)获取CT设备的系统参数和低剂量扫描协议下的投影数据 ；(2)对步骤（1）中所获取的投影数据进行方差估计；(3)进行滤波器设计，对步骤（1）中获取的投影数据进行滤波，获得滤波后的投影数据；(4)对步骤（3）中获得的滤波后的投影数据进行CT图像重建，得到最终的CT图像。步骤（3）具体包括：进行滤波器形式设计（I）；将步骤（1）中的投影数据代入公式（I）循环执行公式（I），达到预设的次数时停止，所得到的迭代运算结果为最终滤波后的投影数据。该方法可在大幅减少图像噪声和伪影的同时较好地保持原有图像的分辨率，最终实现CT图像的优质重建。
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公开(公告)号：CN102063728A
公开(公告)日：2011-05-18
申请号：CN201010555893.8
申请日：2010-11-23
Applicant: 南方医科大学
Abstract: 本发明公开了一种基于标准剂量图像冗余信息的低剂量CT图像重建方法，利用先前标准剂量CT图像的冗余信息，计算用于低剂量CT图像重建的非局部权值矩阵；鉴于非局部权值矩阵的计算方式，本发明方法不依赖于低剂量CT图像与标准剂量CT图像之间的配准精度；本发明对物理体模及临床腹部图像进行了定性和定量实验评价，结果表明本发明方法可有效提高图像重建的精确性和重建图像分辨率。
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公开(公告)号：CN102737392A
公开(公告)日：2012-10-17
申请号：CN201210186972.5
申请日：2012-06-07
Applicant: 南方医科大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明公开了一种低剂量X线CT图像的非局部正则化先验重建方法，包括(1)利用X线CT成像设备采集病人先前扫描的标准剂量图像；(2)利用X线CT成像设备在Low-mAs扫描协议下采集病人的CT投影数据，并同时获取相应的校正参数及系统矩阵；(3)根据步骤(2)中获得的投影数据满足的统计分布，构建用于图像重建的数学模型；(4)利用步骤(1)中的标准剂量图像构建先前标准剂量图像导引的非局部正则化先验，并采用最大后验估计方法进行模型转化，结合步骤(3)得到的数学模型构建用于重建图像的目标函数；(5)对步骤(4)中构建的用于CT图像重建目标函数采用迭代算法进行求解，完成图像重建。本发明可以实现Low-mAs扫描协议下低剂量CT图像的重建。
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公开(公告)号：CN102063728B
公开(公告)日：2013-08-21
申请号：CN201010555893.8
申请日：2010-11-23
Applicant: 南方医科大学
Abstract: 本发明公开了一种基于标准剂量图像冗余信息的低剂量CT图像重建方法，利用先前标准剂量CT图像的冗余信息，计算用于低剂量CT图像重建的非局部权值矩阵；鉴于非局部权值矩阵的计算方式，本发明方法不依赖于低剂量CT图像与标准剂量CT图像之间的配准精度；本发明对物理体模及临床腹部图像进行了定性和定量实验评价，结果表明本发明方法可有效提高图像重建的精确性和重建图像分辨率。
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公开(公告)号：CN103106676A
公开(公告)日：2013-05-15
申请号：CN201310045122.8
申请日：2013-02-05
Applicant: 南方医科大学
Abstract: 一种基于低剂量投影数据滤波的X射线CT图像重建方法,包括：(1)获取CT设备的系统参数和低剂量扫描协议下的投影数据；(2)对步骤（1）中所获取的投影数据进行方差估计；(3)进行滤波器设计，对步骤（1）中获取的投影数据进行滤波，获得滤波后的投影数据；(4)对步骤（3）中获得的滤波后的投影数据进行CT图像重建，得到最终的CT图像。步骤（3）具体包括：进行滤波器形式设计（I）；将步骤（1）中的投影数据代入公式（I）循环执行公式（I），达到预设的次数时停止，所得到的迭代运算结果为最终滤波后的投影数据。该方法可在大幅减少图像噪声和伪影的同时较好地保持原有图像的分辨率，最终实现CT图像的优质重建。
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