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使用深度神经网络和测量数据的递归抽取来重建医疗图像的系统和方法 

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申请/专利权人:通用电气精准医疗有限责任公司

摘要:本发明题为“使用深度神经网络和测量数据的递归抽取来重建医疗图像的系统和方法”。本发明提供了用于根据抽取策略使用一个或多个深度神经网络由测量数据重建图像的方法和系统。在一个实施方案中,一种使用测量数据重建图像的方法包括:接收由成像设备采集的测量数据;选择抽取策略;使用抽取策略和一个或多个深度神经网络由测量数据产生重建图像;以及经由显示设备显示重建图像。通过抽取测量数据以形成一个或多个抽取的测量数据阵列,可将测量数据映射到图像数据的计算复杂性从ON4其中N是测量数据的大小降低到OM4其中M是单个抽取的测量数据阵列的大小,其中MN。

主权项:1.一种使用深度神经网络重建医疗图像的方法,包括:接收由成像设备采集的测量数据;选择抽取策略;使用所述抽取策略和一个或多个深度神经网络由所述测量数据产生重建图像;以及经由显示设备显示所述重建图像;其中使用所述抽取策略和一个或多个深度神经网络由所述测量数据产生重建图像包括:根据所述抽取策略抽取所述测量数据以产生至少第一抽取的测量数据阵列和第二抽取的测量数据阵列;使用第一深度神经网络将所述第一抽取的测量数据阵列映射到第一抽取的图像数据阵列;使用第二深度神经网络将所述第二抽取的测量数据阵列映射到第二抽取的图像数据阵列;使用聚合网络聚合所述第一抽取的图像数据阵列和所述第二抽取的图像数据阵列以产生图像数据阵列;以及将所述图像数据阵列重新成形以产生所述重建图像。

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