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申请/专利权人：广州中医药大学(广州中医药研究院)
摘要：本申请公开了基于深度学习的动态增强图像合成HBP图像的方法及系统，方法包括：获取多模态医学图像并进行数据预处理，得到预处理后的多模态医学图像；引入基于时空潜在空间加权融合的多模态隐式对齐模块，构建肝胆期医学图像合成网络模型；基于所述肝胆期医学图像合成网络模型对所述预处理后的多模态医学图像进行肝胆期医学图像合成处理，输出肝胆期医学合成图像。本申请实施例能够对图像各模式的重要度输出进行加权，从而平衡各模态对抑制负融合的贡献，提高HBP图像的合成质量。本申请可以广泛应用于多模态医学成像技术领域。
主权项：1.基于深度学习的动态增强图像合成HBP图像的方法，其特征在于，所述方法包括：获取多模态医学图像并进行数据预处理，得到预处理后的多模态医学图像，所述多模态医学图像包括增强前医学图像、动脉早期医学图像、动脉晚期医学图像、门静脉期医学图像和延迟期医学图像；引入基于时空潜在空间加权融合的多模态隐式对齐模块，构建肝胆期医学图像合成网络模型；基于所述肝胆期医学图像合成网络模型对所述预处理后的多模态医学图像进行肝胆期医学图像合成处理，输出肝胆期医学合成图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州中医药大学(广州中医药研究院) 基于深度学习的动态增强图像合成HBP图像的方法及系统
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