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申请/专利权人：北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院)
摘要：本发明公开了一种基于四维体表呼吸信号的非接触式四维成像方法和系统，包含：在采集患者图像的过程中，同步采集该患者的光学体表数据；基于采集到的光学体表数据提取呼吸信号；基于呼吸信号中的呼吸相位信息对所述患者图像数据进行分组，重建出四维图像。本发明从光学体表中获取呼吸相位信息，实现非接触式的呼吸相位分组，相对于现有技术，不仅探测数据的维度更高，同时通过四维成像实现对体内解剖结构的动态展示和监测，有利于提高临床诊疗的精度，且无需在患者身上附着接触式装置，适用于更广泛的身体部位、成像模态和临床应用场景。
主权项：1.一种基于四维体表呼吸信号的四维成像方法，其特征在于，在采集患者图像的过程中，同步采集该患者的光学体表数据；基于采集到的光学体表数据提取呼吸信号；基于呼吸信号中的呼吸相位信息对所述患者图像数据进行分组，重建出四维图像；以所述图像的某一个时相为图像的基准时相，将所有光学体表数据与图像的基准时相进行配准，依次计算配准后的形变与基准时相的位移，得到位移矩阵，对位移矩阵进行降维处理，得到光学体表呼吸信号；在获取患者的图像后，将图像数据进行分割，并保存分割体表的表面信息，在分割体表上选取感兴趣区域得到分割体表数据；将光学体表数据与分割体表数据进行配准；根据治疗之前收集的图像数据和呼吸信号作为训练集，采用深度学习技术改善直接分组重建的图像质量，深度学习技术包括深度神经网络，或递归神经网络，或卷积神经网络，或生成式对抗网络；采用一种多通道神经网络，一次性输入该患者多个相邻时相作为先验数据，去学习相邻时相之间的运动关联，得到分时相训练模型，采用分时相训练模型，提升图像质量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院) 一种基于四维体表呼吸信号的四维成像方法和系统
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