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申请/专利权人：四川大学华西医院
摘要：本发明公开了一种基于物理机制与人工智能的锥形束CT图像重建方法、系统，涉及锥形束CT图像的重建，其目的在于解决稀疏重建过程中的图像重建质量不高的技术问题。其先通过物理机制引导模型实现螺旋CT图像到CBCT图像的转换，形成螺旋CT‑CBCT图像对；再对螺旋CT‑CBCT图像对中的螺旋CT图像进行加噪，随机采样t步骤的噪声样本xt作为生成模型F的输入，结合放射治疗多模态信息数据集、以及当前对象的超稀疏采样扫描CBCT图像xi作为条件输入，重复重建，直到深度神经网络图像生成模型F实现噪声样本xt到噪声样本xt‑1的映射；训练完成后，从T步骤的噪声样本xT开始，逐步将噪声样本输入深度神经网络图像生成模型F得到上一步采样，直到得到初始噪声样本x0，得到重建好的CBCT图像x。
主权项：1.一种基于物理机制与人工智能的锥形束CT图像重建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，物理模型重建；获取螺旋CT图像，通过物理机制引导模型实现螺旋CT图像到CBCT图像的转换，形成解剖结构、内容和特征精确对应的螺旋CT-CBCT图像对，并构建成螺旋CT-CBCTpairs数据集；获取超稀疏采样扫描CBCT图像，采用物理机制约束模型A对锥束CT扫描与稀疏采样过程进行高保真约束，并迭代物理机制约束模型A；步骤S2，重建CBCT图像；根据螺旋CT图像，对放疗流程中的文本信息进行生成式自然语言特征构建，得到语义信息，并将语义信息进行自然语言处理编码，形成语义空间，并作为深度神经网络图像生成模型F的约束条件；构建深度神经网络图像生成模型F，将螺旋CT-CBCTpairs数据集中的降采样CBCT图像作为深度神经网络图像生成模型F的输入，将放射治疗多模态信息prompt-basedtext数据集作为深度神经网络图像生成模型F的约束条件、将当前对象的螺旋CT图像作为深度神经网络图像生成模型F的输出，对深度神经网络图像生成模型F进行训练；训练完成后，得到将降采样CBCT图像生成为螺旋CT图像的深度神经网络图像生成模型F。
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百度查询： 四川大学华西医院 基于物理机制与人工智能的锥形束CT图像重建方法、系统
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