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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。
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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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