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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于扩散多尺度生成对抗网络的三维PET图像重建方法、系统及存储介质，方法包括：将需重建的PET图像输入已训练好的扩散多尺度生成对抗网络DMGAN中，生成接近真实的全剂量PET图像；所述扩散多尺度生成对抗网络包括扩散生成器及U‑Net判别器，所述需重建的PET图像即低剂量L‑PET图像经切片后被输入扩散生成器以合成全剂量图像即F‑PET图像，其中包含一系列相应目标切片，同时会生成加噪F‑PET图像，生成的图像被输入到U‑Net判别器中，从全局和局部视图提取细节，以提高生成的F‑PET图像的质量。本发明方法可以有效地捕捉和还原图像细节，使得生成的图像在视觉和结构上都接近真实的全剂量PET图像。
主权项：1.一种基于扩散多尺度生成对抗网络的三维PET图像重建方法，其特征在于，包括：将需重建的PET图像输入已训练好的扩散多尺度生成对抗网络DMGAN中，生成接近真实的全剂量PET图像；所述扩散多尺度生成对抗网络包括扩散生成器及U-Net判别器，所述需重建的PET图像即低剂量L-PET图像或其切片被输入扩散生成器以合成全剂量图像即F-PET图像，同时会生成加噪F-PET图像，生成的图像被输入到U-Net判别器中，从全局和局部视图提取细节，以提高生成的F-PET图像的质量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于扩散多尺度生成对抗网络的三维PET图像重建方法、系统及存储介质
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