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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于样式对齐的通用低剂量PET图像合成方法，涉及图像合成技术领域，该基于样式对齐的通用低剂量PET图像合成方法包括以下步骤：通过残差学习结构估计输入图像的残差，生成合成PET图像；对不同剂量减少系数的低剂量PET图像样式进行对齐；实现网络学习样式区域的恢复；训练卷积网络模型最小化合成PET图像与全剂量PET图像之间的差异；通过不同剂量减少系数的数据对训练后的卷积网络模型进行验证。本发明通过提出样式对齐网络SAN，使得模型能够自适应性的将不同DRF的低剂量PET图像的样式进行对齐和恢复，从而使模型能够在不同DRF的低剂量PET图像上有强大的泛化性。
主权项：1.一种基于样式对齐的通用低剂量PET图像合成方法，其特征在于，该基于样式对齐的通用低剂量PET图像合成方法包括以下步骤：S1、基于卷积网络模型，并通过残差学习结构估计输入图像的残差，生成合成PET图像；S2、通过样式对齐网络，对不同剂量减少系数的低剂量PET图像样式进行对齐；S3、利用区域感知学习策略指导网络在训练时关注样式区域，并实现网络学习样式区域的恢复；S4、定义并优化损失函数，结合PET图像内容恢复、样式对齐损失和生成对抗损失，以训练卷积网络模型最小化合成PET图像与全剂量PET图像之间的差异；S5、使用深度学习框架对卷积网络模型训练，并通过不同剂量减少系数的数据对训练后的卷积网络模型进行验证。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种基于样式对齐的通用低剂量PET图像合成方法
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