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申请/专利权人：四川大学
摘要：本发明公开了一种基于GANs的颅面复原方法，本发明基于GANs搭建了颅骨到颅面复原的框架，利用生成对抗网络强大的非线性特征学习能力，对颅骨和颅面两个数据域之间的高维复杂的非线性映射关系进行了建模，解决了计算机辅助方法简单低维而导致的低精度和真实性问题。本发明推理耗时不到1s，能够极大提高复原效率并且复原过程可再现。
主权项：1.一种基于GANs的颅面复原方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取头部CT断层数据，对CT断层数据进行重建，得到成对的颅骨和颅面Mesh数据；S2、对成对的颅骨和颅面Mesh数据进行规整和对齐，并获取规整和对齐后的颅骨对应的深度图数据，以及规整和对齐后的颅面Mesh数据对应的深度图数据；S3、将规整和对齐后的颅面Mesh数据对应的深度图数据作为标签，将规整和对齐后的颅骨对应的深度图数据和身份条件信息作为样本，得到训练集；S4、构建颅面复原网络，采用训练集对颅面复原网络进行训练，获取训练过程中颅面复原网络的输出；S5、将训练过程中颅面复原网络的输出和对应的标签输入感知模块，基于感知模块获取感知损失；S6、将训练过程中颅面复原网络的输出与对应的标签的绝对误差作为误差损失；S7、将训练过程中颅面复原网络的输出作为判别网络的输入，获取对抗损失和条件信息损失；S8、基于感知损失、误差损失、对抗损失和条件信息损失获取总损失值，并根据总损失值对颅面复原网络进行参数调整，得到训练后的颅面复原网络；S9、获取目标头部CT断层数据对应的深度图数据，并将其与身份条件信息作为训练后的颅面复原网络的输入，得到复原的颅面深度图数据；将复原的颅面深度图数据转化为点云或Mesh数据，完成颅面复原。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川大学 一种基于GANs的颅面复原方法
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