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申请/专利权人：四川省计算机研究院;四川大学
摘要：本发明公开一种缺失模态下医学影像重建方法，包括步骤：获取低剂量PET图像、核磁共振MRI图像和患者电子健康记录数据的多模态数据，输入医学影像重建模型，获得重建结果；在医学影像重建模型中包括：一个编码器解码器网络和一个对抗神经网络；所述编码器解码器利用模态特征提取编码器对多模态数据分别进行特征提取，并将所提取的特征输入至模态交互编码器；利用模态交互编码器，嵌入从缺失感知模块中获得的缺失感知提示的缺失感知变换器，由多个缺失感知变换器分别对多模态数据的特征进行处理，进行交互和集成；利用模态融合解码器整合各模态特征，合成SPET图像。本发明有效地交互不完整的多模态数据，合成高质量的SPET图像。
主权项：1.一种缺失模态下医学影像重建方法，其特征在于，包括步骤：获取低剂量PET图像、核磁共振MRI图像和患者电子健康记录数据的多模态数据；将获取的多模态数据输入医学影像重建模型，获得重建结果；在所述医学影像重建模型中包括：一个编码器解码器网络和一个对抗神经网络；在对抗性训练之后，编码器解码器网作为生成器，对抗神经网络作为鉴别器；所述编码器解码器网络包括依次连接的模态特征提取编码器、模态交互编码器和模态融合解码器，处理过程包括步骤：利用模态特征提取编码器对低剂量PET图像、核磁共振MRI图像和患者电子健康记录数据分别进行特征提取，并将所提取的特征输入至模态交互编码器；利用模态交互编码器，嵌入从缺失感知模块中获得的缺失感知提示的缺失感知变换器，由多个缺失感知变换器分别对低剂量PET图像、核磁共振MRI图像和患者电子健康记录数据的特征进行处理，以实现可用模式之间特征交互和集成；利用模态融合解码器整合各模态特征，从而生成高质量的SPET图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川省计算机研究院 四川大学 一种缺失模态下医学影像重建方法
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