基于深度学习的MRI影像合成CT影像的方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110446744.6
IPC分类号：G06T11/00;G06T5/50;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-04-25
申请人：
复旦大学;珠海复旦创新研究院

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著录项信息

专利名称	基于深度学习的MRI影像合成CT影像的方法
申请号	CN202110446744.6	申请日期	2021-04-25
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-08-03	公开/公告号	CN113205567A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T11/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T11/00 2D［二维］图像的生成〔6〕	IPC分类号	G;0;6;T;1;1;/;0;0;;;G;0;6;T;5;/;5;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	复旦大学;珠海复旦创新研究院	申请人地址	上海市杨浦区邯郸路220号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	复旦大学,珠海复旦创新研究院	当前权利人	复旦大学,珠海复旦创新研究院
发明人	韩舒凉;冯瑞
代理机构	上海德昭知识产权代理有限公司	代理人	王伟珍

摘要

本发明提供一种基于深度学习的MRI影像合成CT影像的方法，用于在已有MRI影像的基础上，通过深度学习中的全卷积神经网络与对抗式生成网络，以监督学习训练的方式跨模态生成相应的伪CT影像，具体包括如下步骤：步骤S1，选取原始MRI影像作和原始CT影像分别作为浮动影像以及和参考影像，而后进行N4偏置校正和标准化获得预处理后的MRI及CT影像；步骤S2，采用预处理MRI影像和预处理CT影像训练用于MRI影像合成CT影像的对抗式生成网络模型；步骤S3，将预处理MRI影像输入MRI影像合成CT影像的对抗式生成网络模型，从而将预处理MRI影像转换为合成CT影像。

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