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申请/专利权人：华中科技大学同济医学院附属协和医院
摘要：本发明公开了一种MRI图像与CT图像转化方法，涉及图像处理技术领域，包括：将获取的单组MRI图像与CT图像通过反卷积网络进行自适应变换，获取高频特征图、低频特征图；对所述高频特征图采用边缘检测脉冲耦合神经网络进行融合，获取轮廓细节图，对所述低频特征图采用绝对取值规则进行融合处理，获取轮廓特征图；将所述轮廓特征图和轮廓细节图通过自学习双分支网络进行训练，通过体数据配准将所述图像多模共性特征进行实时配准，获取MRI图像与CT图像的映射数据；通过图像合成算法对所述映射数据进行图像特征提取，获取图像特征向量，采用映射关系函数重构伪CT图像，降低了对图像分割精度的依赖性及算法时间复杂度，大幅提升了网络的训练效率。
主权项：1.一种MRI图像与CT图像转化方法，其特征在于，包括以下步骤：将获取的单组MRI图像与CT图像通过反卷积网络进行自适应变换，获取对应向量上的高频特征图、低频特征图；对所述高频特征图采用边缘检测脉冲耦合神经网络进行融合，获取轮廓细节图，对所述低频特征图采用绝对取值规则进行融合处理，获取轮廓特征图；将所述轮廓特征图和轮廓细节图通过自学习双分支网络进行训练，获取图像多模共性特征，通过体数据配准将所述图像多模共性特征进行实时配准，获取MRI图像与CT图像的映射数据；通过图像合成算法对所述映射数据进行图像特征提取，获取图像特征向量，采用映射关系函数重构伪CT图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学同济医学院附属协和医院 一种MRI图像与CT图像转化方法
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