公开(公告)号：CN114049334B

公开(公告)日：2024-07-23

申请号：CN202111363157.7

申请日：2021-11-17

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 刘明杰 ,  邹伟 ,  马艺玮 ,  陈俊生 ,  黄健 ,  石均仁 ,  朴昌浩

IPC: G06T7/00 ,  G06T11/00 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开了一种以CT图像为输入的超分辨率MR成像方法，将医疗图像模态转换GAN模型和MR图像重构GAN模型两个模型集成，医疗图像模态转换GAN模型为输入CT图像输出MR图像的GAN网络模型，MR图像重构GAN模型为利用模态转换的MR图像与真实MR图像提取高频特征信息获取超分辨率MR图像的GAN网络模型。通过挖掘医疗图像模态转换与MR图像重构之间的内在联系，将两者集成为一个端到端的以CT图像为输入的超分辨率MR成像GAN模型，获得以CT图像为输入的超分辨率MR图像，提高计算机辅助诊断的效率，简化医务人员的操作流程。

公开(公告)号：CN114049333B

公开(公告)日：2024-07-23

申请号：CN202111361343.7

申请日：2021-11-17

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 朴昌浩 ,  邹伟 ,  刘明杰 ,  马艺玮 ,  陈俊生 ,  黄健 ,  石均仁

IPC: G06T7/00 ,  G06T11/00 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开了一种非平衡数据集下图像模态转换方法，包括构建数据集，构建基于多尺度卷积核并行和稠密连接的MR成像GAN模型，将CT/MR图像同时作为条件约束，提出相应的目标函数和约束条件，并进行GAN模型训练，将CT图像输入训练好的GAN模型生成MR图像。本发明可输入适用性更广、成像速度更快的CT图像，输出内容和特征与输入CT图像对应、诊断参考信息更丰富的MR图像。

公开(公告)号：CN114049334A

公开(公告)日：2022-02-15

申请号：CN202111363157.7

申请日：2021-11-17

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 刘明杰 ,  邹伟 ,  马艺玮 ,  陈俊生 ,  黄健 ,  石均仁 ,  朴昌浩

IPC: G06T7/00 ,  G06T11/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种以CT图像为输入的超分辨率MR成像方法，将医疗图像模态转换GAN模型和MR图像重构GAN模型两个模型集成，医疗图像模态转换GAN模型为输入CT图像输出MR图像的GAN网络模型，MR图像重构GAN模型为利用模态转换的MR图像与真实MR图像提取高频特征信息获取超分辨率MR图像的GAN网络模型。通过挖掘医疗图像模态转换与MR图像重构之间的内在联系，将两者集成为一个端到端的以CT图像为输入的超分辨率MR成像GAN模型，获得以CT图像为输入的超分辨率MR图像，提高计算机辅助诊断的效率，简化医务人员的操作流程。

公开(公告)号：CN114049333A

公开(公告)日：2022-02-15

申请号：CN202111361343.7

申请日：2021-11-17

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 朴昌浩 ,  邹伟 ,  刘明杰 ,  马艺玮 ,  陈俊生 ,  黄健 ,  石均仁

IPC: G06T7/00 ,  G06T11/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种非平衡数据集下图像模态转换方法，包括构建数据集，构建基于多尺度卷积核并行和稠密连接的MR成像GAN模型，将CT/MR图像同时作为条件约束，提出相应的目标函数和约束条件，并进行GAN模型训练，将CT图像输入训练好的GAN模型生成MR图像。本发明可输入适用性更广、成像速度更快的CT图像，输出内容和特征与输入CT图像对应、诊断参考信息更丰富的MR图像。