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申请/专利权人：长春工业大学
申请日：2023-11-09
公开（公告）日：2024-05-31
公开（公告）号：CN118115370A
主分类号：G06T5/50
分类号：G06T5/50;G06T5/60;G06V10/80;G06V10/82;G06V10/44;G06V10/42;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/0475;G06N3/094
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.18#实质审查的生效;2024.05.31#公开
摘要：本发明提出了一种结合多尺度融合的脑MRI合成方法——TF‑GAN。采集公开脑MRI数据集‑ISLES2022并进行处理；将ART结合到生成器的中间块中，提高网络捕捉全局信息和长距离依赖关系的能力，从而提高特征提取能力，提高图像的合成质量；引入IMCF模块到生成器解码器部分，增强解码器对于不同尺度、层次特征信息的整合能力，更好的融合不同尺度的信息，提高图像合成质量。将以上技术进行结合得到了TF‑GAN算法，对训练集进行训练，并在测试集进行测试，实现高质量脑MRI合成。
主权项：1.一种结合多尺度融合的脑MRI合成方法——TF-GAN，其特征在于，包括以下步骤：S1：数据集的获取，获取脑卒中MRI图像的数据集，本发明的实验采用公开数据集ISLES2022；S2：数据集的处理，本发明使用的数据集原始格式为.nii.gz，由于网络输入需要的是2D的图片，因此首先要对原始数据集进行切片操作，按照规范的标签序号将数据集处理为png格式以供分割网络读取，最后将处理后的数据随机打散，并按照训练集：测试集：验证集为8：1：1进行划分；S3：将ART结合到以编码器-中间块-解码器为结构的生成对抗网络中，提高网络捕捉全局信息和长距离依赖关系的能力，从而提高特征提取能力，提高图像的合成质量；S4：将IMCF结合到生成器的解码器部分，增强解码器对于不同尺度、层次特征信息的整合能力，更好的融合不同尺度的信息，提高图像合成质量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长春工业大学 一种结合多尺度融合的脑MRI合成方法——TF-GAN
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