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一种肿瘤放疗效果CT图像处理方法 

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申请/专利权人:山东第一医科大学附属肿瘤医院(山东省肿瘤防治研究院、山东省肿瘤医院)

摘要:本发明提出了一种肿瘤放疗效果CT图像处理方法,涉及图像超分辨率领域。本发明提出了肿瘤放疗效果CT图像处理流程,包括肿瘤放疗效果CT图像采集、构建EDSR特征提取模块、构建自适应特征选取模块、构建一阶特征优化模块、构建二阶特征优化模块、构建最终优化生成模块、构建肿瘤放疗效果CT图像超分辨率模型、训练肿瘤放疗效果CT图像超分辨率模型和肿瘤放疗效果CT图像处理;同时提出了肿瘤放疗效果CT图像超分辨率模型,其中自适应特征选取模块使得模型能够动态地选择相关性较高的特征进行处理,一阶特征优化模块进一步提升了特征辨别能力,二阶特征优化模块能够捕捉更加复杂和细致的特征,最终优化生成模块生成高质量输出特征。

主权项:1.一种肿瘤放疗效果CT图像处理方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、肿瘤放疗效果CT图像采集,在肿瘤放疗过程中不同时间节点,采集高分辨率肿瘤放疗效果CT图像,使用下采样算法转换为低分辨率肿瘤放疗效果CT图像,并对应保存为训练对,将所有训练对保存为超分辨率肿瘤放疗效果CT图像训练集;S2、构建EDSR特征提取模块,包含多个残差块;S3、构建自适应特征选取模块,包含余弦相似度函数;S4、构建一阶特征优化模块,包含卷积操作;S5、构建二阶特征优化模块,包含ReLU激活函数;S6、构建最终优化生成模块,包含计算优化权重;S7、构建肿瘤放疗效果CT图像超分辨率模型,依次由输入、EDSR特征提取模块、自适应特征选取模块、一阶特征优化模块、二阶特征优化模块、最终优化生成模块和全连接层组成;S8、训练肿瘤放疗效果CT图像超分辨率模型,使用超分辨率肿瘤放疗效果CT图像训练集,训练肿瘤放疗效果CT图像超分辨率模型;S9、肿瘤放疗效果CT图像处理,获得需要进行超分辨率操作的肿瘤放疗效果CT图像,输入到肿瘤放疗效果CT图像超分辨率模型,得到超分辨率肿瘤放疗效果CT图像。

全文数据:

权利要求:

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