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申请/专利权人：长春理工大学
摘要：本发明属于医学影像处理和分析技术领域，公开了一种质子密度加权和T1加权MRI图像转换方法及系统，该方法对PD加权图像和对应的T1加权图像进行标准化处理后，基于深度学习网络预测cSDE模型，建立从PD加权图像到T1加权图像的转换关系；在转换过程中，提供接口允许操作者根据具体临床需求实时调整模型参数，以适应具体的临床需求或应对模型在特定情况下的表现；将转换得到的T1加权图像通过后处理模块进行锐化处理和对比度调整。本发明基于受控随机微分方程模型，能够从PD加权图像生成对应的T1加权图像，解决了现有技术中图像转换的泛化能力不足、对大规模训练数据集的高依赖性、计算资源消耗大和缺乏实时调控机制的问题。
主权项：1.一种质子密度加权和T1加权MRI图像转换方法，其特征在于，该方法包括：S1，数据预处理：针对初始PD加权图像和对应的T1加权图像，使用数据预处理模块对数据进行标准化处理，获得训练图像对；S2，cSDE模型训练：将经过预处理的训练图像对输入至cSDE模型，基于深度学习网络预测，根据前向统计特征稀释过程以及当前预测图像数据和理论恢复图像之间的差异动态调整过程，建立从PD加权图像到T1加权图像的转换关系，获得根据PD加权图像直接转换为对应T1加权图像的cSDE图像转换模型；S3，图像转换执行：接收待转换为对应T1加权图像的PD加权图像，通过cSDE图像转换模型，输出由PD加权图像指导生成的T1加权图像；S4，后处理：将转换得到的T1加权图像通过后处理模块进行优化，后处理模块包括锐化处理模块和对比度调整模块，获得新的T1加权图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长春理工大学 一种质子密度加权和T1加权MRI图像转换方法及系统
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