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申请/专利权人：浙江工业大学;杭州榜置科技有限公司
摘要：本发明涉及一种基于转化器‑卷积双分支架构的CT至MRI转化方法，构建一包括生成器和鉴别器的生成对抗网络，以处理后配对的CT体数据和MRI体数据作为训练数据输入生成对抗网络，裁切训练数据后以真实CT体数据及12倍最大池化后的真实CT体数据分别输入改进后的生成器，输出的模拟MRI体数据与对应的裁切后真实MRI体数据一并输入鉴别器，以输出的预测矩阵训练网络，实现CT至MRI体数据的映射；以训练完成的生成对抗网络将输入的CT体数据转化为MRI体数据。本发明以不完美配对的体数据完成医学体数据间转化任务，减少资源内存占用的，省时有效，减少获取医学间模态体数据的费用、时间，降低医疗工作和病患健康风险。
主权项：1.一种基于转化器-卷积双分支架构的CT至MRI转化方法，其特征在于：构建一生成对抗网络，所述生成对抗网络包括生成器和鉴别器；以处理后的配对的CT体数据和MRI体数据作为训练数据输入生成对抗网络进行训练，对训练数据进行裁切后，以真实CT体数据及12倍最大池化后的真实CT体数据分别输入改进后的生成器，将生成器输出的模拟MRI体数据与对应的裁切后的真实MRI体数据一并输入鉴别器，基于鉴别器输出的预测矩阵进行网络训练，实现CT体数据至MRI体数据的映射；以训练完成的生成对抗网络将输入的CT体数据转化为MRI体数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 杭州榜置科技有限公司 基于转化器-卷积双分支架构的CT至MRI转化方法
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