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申请/专利权人：浙江省肿瘤医院
摘要：本发明技术提供了一种基于放射平扫影像的前向扩散生成网络的增强期生成方法，具有如下优点：第一，本发明设计了一种多模态扩散生成网络，相比于生成对抗网络中使用的随机噪声，使产生的噪声图像符合平扫期影像的数据分布，第二，本发明设计了一种多模态扩散生成网络，转置卷积神经网络可以通过反向传播过程调整参数并还原影像和数据特征；第三，多模态扩散生成网络生成的类增强序列影像，可以使患者在不注射造影剂的情况下得到增强序列影像，解决了部分患者对造影剂过敏禁忌和降低成本的问题；第四，多模态扩散生成网络生成的类增强序列影像，对于复查患者仅需进行平扫检查，通过平扫期可以生成5个增强时期影像，提高的乳腺MRI检查时的扫查效率。
主权项：1.基于放射平扫影像的前向扩散生成网络的增强期生成方法，其特征在于，所述方法的步骤如下：S1、数据收集，收集接受MRI检查患者的3D扰相梯度回波序列T1WI的Dicom格式的影像数据，共1+5期；S2、数据预处理，使用医学图像处理技术对MRI增强影像数据脱敏、提取增强期扫描时间，并将其转换为高质量PNG格式的图片；S3、模型构建，构建MRI3D扰相梯度回波序列T1WI平扫期和对应增强K期的数据队列，设计平扫期前向加噪、时间特征加权融合、首次诊断先验知识特征编码、平扫期序列特征提取、解码器和判别器结构；S4、模型训练及优化，使用数据队列训练MRI类增强序列生成的深度学习模型，使用损失函数计算生成类增强影像与真实影像两者之间的损失值，通过反向传播误差更新模型每个结构的参数，重复上述步骤直至达到停止迭代条件；S5、类增强MRI生成，使用患者复查检查的平扫MRI影像、首次诊断病灶信息及待生成的增强K期参数，通过多模态前向扩散生成网络生成模型，生成目标部位MRI类增强影像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江省肿瘤医院 基于放射平扫影像的前向扩散生成网络的增强期生成方法
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