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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
摘要：本发明公开涉及一种PETCT成像的肺部影像修复模型训练方法、修复方法及装置，该模型训练方法包括：将样本肺部影像划分为n张第一图像数据并降分辨率，获取n张第二图像数据；选相邻4张第二图像数据，根据全局特殊token的pacth数组和普遍人体token的pacth数组，获取正向特征参数和反向特征参数；通过长短期记忆网络进行修正，获取正向目标特征参数和反向目标特征参数；获取n张第三图像数据和补偿值；根据补偿值、第一图像数据和第二图像数据获取目标损失函数，得到肺部影像修复模型。能够通过普遍人体token的pacth数组，所有图片计算时共用此特征向量，在机器学习的复杂和精度之间达到平衡，既保证图像修复结果的准确性，又减少了所花费的时间和成本。
主权项：1.一种PETCT成像的肺部影像修复模型训练方法，其特征在于，所述方法包括；获取PETCT成像的样本肺部影像，将所述样本肺部影像按照断面扫描的图层划分为n张第一图像数据；对所述第一图像数据进行降分辨率处理，获取n张第二图像数据；选取相邻的4张第二图像数据，根据全局特殊token的pacth数组和普遍人体token的pacth数组，获取所述相邻的4张第二图像数据的正向特征参数和反向特征参数；通过长短期记忆网络对所述正向特征参数和反向特征参数进行修正，获取修正后的正向目标特征参数和反向目标特征参数；通过三次内插法对每张所述第二图像数据进行初始放大处理，获取n张第三图像数据；根据每张第三图像数据的自注意力机制、正向目标特征参数的交叉注意力机制和反向目标特征参数的交叉注意力机制，获取第三图像数据的补偿值；根据所述补偿值、第一图像数据和第二图像数据获取目标损失函数；对所述目标损失函数进行反向传播，获取肺部影像修复模型。
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 PET/CT成像的肺部影像修复模型训练方法、修复方法及装置
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