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申请/专利权人：上海全景医学影像诊断中心有限公司;高欣;冯刚
申请日：2024-03-26
公开（公告）日：2024-06-04
公开（公告）号：CN118134893A
主分类号：G06T7/00
分类号：G06T7/00;G06T5/73;G06T5/77;G06T5/60;G06T5/10;G06N3/0455
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.21#实质审查的生效;2024.06.04#公开
摘要：本发明属于图像处理领域，具体是基于人工智能的PET‑CT肺癌影像数据库适应性扩展方法。所述方法包括图像采集、图像去模糊、图像修复、图像增强、图像质量评估、数据入库，本发明采用基于反馈机制与双门注意力的网络模型对PET‑CT肺癌影像进行去模糊处理，使用基于自适应反馈机制的解码器网络，提高重构图像质量，使用双门控注意模块，避免卷积冗余和通道冗余，降低计算成本，提高重构效率；同时，本发明采用双分支修正残差网络模型，对PET‑CT肺癌影像进行统一标准的质量评估，实现对图像质量进行快速且准确的评估，统一图像的质量标准，扩展PET‑CT肺癌影像数据库的适应性。
主权项：1.基于人工智能的PET-CT肺癌影像数据库适应性扩展方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：图像采集，采集旧CT拍摄设备拍摄的PET-CT肺癌影像，并将其定义为待修复图像，采集新CT拍摄设备拍摄的清晰PET-CT肺癌影像，并将其定义为清晰图像；步骤S2：图像去模糊，使用基于反馈机制与双门注意力的网络模型对待修复图像进行去模糊处理，得到去模糊图像；步骤S3：图像修复，使用卷积神经网络对去模糊图像进行缺失值补充，得到修复图像；步骤S4：图像增强，对修复图像进行细节增强处理，得到增强图像；步骤S5：图像质量评估，采用双分支残差网络，对增强图像进行质量评估，得到质量分数，并根据质量分数对基于反馈机制与双门注意力的网络模型、卷积神经网络模型进行优化、迭代，并使用优化后的基于反馈机制与双门注意力的网络模型与卷积神经网络模型对所有待修复图像进行处理得到增强图像集；步骤S6：数据入库，新建图像存储数据库，将增强图像集存入新建图像存储数据库，得到重构PET-CT肺癌影像数据库。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海全景医学影像诊断中心有限公司;高欣;冯刚 基于人工智能的PET-CT肺癌影像数据库适应性扩展方法
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