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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开基于Unet网络‑扩散模型的肝脏MRI图像增强方法。该方法通过采集肝脏部位不同期相MRI图像以及对应普美显增强后图像，通过Unet网络模型，输出初步增强图像；通过扩散模型，使用动态条件编码方法，允许模型在不同时间步长内根据条件信息动态调整其参数，以输出最终的普美显增强MRI图像。本发明分别进行初步增强和再次增强，利用改进的Unet网络模型对肝脏MRI图像进行初步的特征增强，生成分辨率略差的增强MRI图像。然后利用扩散模型对初步增强的MRI图像进行再次增强，克服医学图像模糊的边界感以及分辨率低问题，使得生成的不同期相虚拟增强MRI图像成像质量更加优异。
主权项：1.基于Unet网络-扩散模型的肝脏MRI图像增强方法，其特征在于所述方法包括以下步骤：S1：获取肝脏部位的不同期相未显影增强MRI图像，以及对应显影增强过的不同期相MRI图像；S2：对所有获取的MRI图像进行预处理操作；S3：将预处理后未显影增强的不同期相MRI图像组，以及对应的预处理后显影增强过的MRI图像组作为训练标签，构建第一数据集；S4：搭建改进Unet网络模型，并利用第一数据集对其进行训练，输出初步增强的MRI图像；S5：改进Unet网络以第一数据集的预处理后未显影增强的不同期相MRI图像组作为输入，输出得到初步增强MRI图像组；将初步增强MRI图像组，以及对应的预处理后显影增强过的不同期相MRI图像作为训练标签，构建第二数据集；S6：搭建扩散模型，并利用第二数据集对其进行训练；S7：利用训练好的改进Unet网络和扩散模型实现肝脏MRI图像增强，生成不同期相的虚拟增强肝脏MRI图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 基于Unet网络-扩散模型的肝脏MRI图像增强方法
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