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申请/专利权人：华中科技大学同济医学院附属协和医院
摘要：本发明涉及医学图像处理技术领域，具体涉及一种基于辐射剂量降低的CBCT成像方法及系统，包括以下步骤：获取射线圆周扫描获取的扫描图像序列，所述扫描图像序列包含多个以圆周顺序排布的扫描图像；在扫描图像序列中筛选出包含医学检查目标的扫描图像，作为感兴趣图像；利用孪生神经网络，依据扫描图像序列的圆周顺序，对感兴趣图像中医学检查目标进行特征规律性的重预测，得到感兴趣重预测图像；将感兴趣重预测图像与感兴趣图像进行融合重建，得到高分辨率显示医学检查目标的CBCT图像。本发明利用孪生神经网络进行融合重建，消除图像噪声，得到高分辨率显示医学检查目标的CBCT图像，实现低造影射线辐射剂量同时，又能保证造影成像质量。
主权项：1.一种基于辐射剂量降低的CBCT成像方法，其特征在于，包括以下步骤：获取射线圆周扫描获取的扫描图像序列，所述扫描图像序列包含多个以圆周顺序排布的扫描图像；在扫描图像序列中筛选出包含医学检查目标的扫描图像，作为感兴趣图像；利用孪生神经网络，依据扫描图像序列的圆周顺序，对感兴趣图像中医学检查目标进行特征规律性的重预测，得到感兴趣重预测图像；将感兴趣重预测图像与感兴趣图像进行融合重建，得到高分辨率显示医学检查目标的CBCT图像；感兴趣重预测图像的重预测方法包括：以感兴趣图像在扫描图像序列中所处的序列位置作为终点位；将扫描图像序列中序列起始位置和序列终止位置分别作为孪生神经网络重预测的第一起点位和第二起点位；利用孪生神经网络的第一神经网络由所述第一起点位朝向终点位进行医学检查目标的特征规律性学习，以及利用孪生神经网络的第二神经网络由所述第二起点位朝向终点位进行医学检查目标的特征规律性学习，得到重预测模型；利用重预测模型输出兼具第一起点位到终点位的医学检查目标特征规律性和第二起点位到终点位的医学检查目标特征规律性的感兴趣重预测图像。
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权利要求：
百度查询： 华中科技大学同济医学院附属协和医院 一种基于辐射剂量降低的CBCT成像方法及系统
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