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龙图腾网获悉江南大学申请的专利一种模拟CT图像生成方法、装置、计算机设备和存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN109978965B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：201910215080.5，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种模拟CT图像生成方法、装置、计算机设备和存储介质是由钱鹏江;蒋亦樟;郑佳敏;王子贤;刘凡;汪思瀚;吴甜颖;杨晨设计研发完成，并于2019-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模拟CT图像生成方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明适用于计算机领域，提供了一种模拟CT图像生成方法，包括：获取MR扫描图像；对MR扫描图像处理获取多个mdixon序列图像；根据序列图像确定扫描图像中各图像点的特征信息；根据各点的特征信息以及基于层次支持向量机算法训练生成的四元医学影像分类模型确定与各点对应的成分类别的概率；根据各点对应的成分类别的概率确定各点对应的CT值；根据CT值生成模拟CT图像。本发明实施例提供的模拟CT图像生成方法，在输入MR扫描图像后，通过处理生成多个mdixon序列图像，再从多个mdixon序列图像中提取各图像点的特征信息，结合预先训练生成四元医学影像分类模型，直接确定各图像点对应的CT值，从而生成模拟CT图像，处理数据量少，有效地提高了处理效率。

本发明授权一种模拟CT图像生成方法、装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模拟CT图像生成方法，其特征在于，包括： 获取待转化为模拟CT图像的MR扫描图像； 对所述MR扫描图像进行处理获取所述MR扫描图像的多个mdixon序列图像，所述多个mdixon序列图像包括脂肪图、水图、正相位图以及反相位图； 根据多个mdixon序列图像确定所述MR扫描图像中各图像点的特征信息，所述特征信息包括各图像点的空间坐标以及在多个mdixon序列图像中的MR值； 根据所述各图像点的特征信息以及基于层次支持向量机算法训练生成的四元医学影像分类模型确定与所述各图像点对应的成分类别的概率，所述成分类别包括脂肪、软组织、空气以及骨骼； 根据所述各图像点对应的成分类别的概率确定各图像点对应的CT值； 根据所述CT值生成模拟CT图像； 所述基于层次支持向量机算法训练生成的四元医学影像分类模型的生成方法包括： 基于支持向量机算法训练生成多个二元医学影像分类模型； 确定所述多个二元医学影像分类模型的分类正确概率； 根据所述分类正确概率以及所述多个二元医学影像分类模型构建四元医学影像分类模型； 所述基于支持向量机算法训练生成多个二元医学影像分类模型的生成方法包括： 获取MR扫描样本图像； 对所述MR扫描样本图像进行处理获取所述MR扫描样本图像的多个mdixon序列样本图像，所述多个mdixon序列样本图像包括脂肪图、水图、正相位图以及反相位图； 根据所述多个mdixon序列样本图像确定所述MR扫描样本图像中各图像点的特征信息，所述特征信息包括各图像点的空间坐标以及在多个mdixon序列样本图像中的MR值； 获取所述MR扫描样本图像中各图像点对应的成分类别； 基于支持向量机算法以及不同的成分类别分类情况，根据所述各图像点的特征信息以及对应的成分类别确定不同的二元医学影像分类模型。

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