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申请/专利权人：西安真核医疗科技有限公司;中核高能(天津)装备有限公司
摘要：本发明涉及一种基于Unet分割的CBCT图像金属伪影校准方法。本发明的方法步骤如下：1数据预处理；2构建Unet网络模型，并对模型参数进行微调；3数据集为单模态CBCT数据集，按8：1：1划分为训练集、验证集和测试集，将训练集输入模型进行训练获取权重参数；4基于测试集验证模型精度，获取可靠的分割模型M；5基于分割模型M对含金属伪影的投影图像序列分割出伪影区域Imgmetart，生成伪影集{Imgmetart}，记录相对原始CBCT的分割位置Label；6对某一个投影序列分割出的伪影集{Imgmetart}进行重建生成Imgbl，对Imgbl进行三次至二次的线性插值修补，生成图像Imgfn；7寻求最优刚性变换矩阵，将Imgfn填充至原始CBCT图像下的Label位置，融合为最终校准后的图像。本发明可获得高质量的CBCT图像，为放射治疗提供更加精准的引导，提升设备治疗效果和效率。
主权项：1.一种基于Unet分割的CBCT图像金属伪影校准方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：1数据预处理，通过对数据集平移和旋转操作进行数据增强，提高模型泛化能力；2构建Unet网络模型，对模型参数进行微调；3数据集为单模态CBCT数据集，按8：1：1划分为训练集、验证集和测试集，将训练集输入模型进行训练获取权重参数；4基于测试集验证模型精度，获取可靠的分割模型M；5基于分割模型M对含金属伪影的投影图像序列分割出伪影区域Imgmetart，生成伪影集{Imgmetart}，记录相对原始CBCT的分割位置Label；6对某一个投影序列分割出的伪影集{Imgmetart}进行重建生成Imgbl，对Imgbl进行三次至二次的线性插值修补，生成图像Imgfn，达到消除伪影的目的；7寻求最优刚性变换矩阵，将Imgfn填充至原始CBCT图像下的Label位置，融合为最终校准后的图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安真核医疗科技有限公司 中核高能(天津)装备有限公司 一种基于Unet分割的CBCT图像金属伪影校准方法
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