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摘要：本发明公开了一种基于深度学习的血管成像方法和系统，所述方法包括如下步骤：构建数字减影血管数据集；构建具有成对造影图像和有伪影掩码的DSA图像的子集数据；构建初级DSA血管成像模型并生成伪DSA图像；计算伪DSA图像和真实DSA图像的交叉投影张量，并进行梯度积分得到重建的伪影图；对重建的伪影图进行形态学操作得到真实DSA图像对应的伪影掩码；基于伪影掩码构建伪影数据集；构建最终血管成像模型并生成无伪影的DSA图像。本发明方法免除了常规数字减影血管成像中复杂的图像配准和减影步骤，更为快捷高效，且生成的DSA血管图像包含更少的伪影，图像质量更优。
主权项：1.基于深度学习的血管成像方法，其特征在于，包括如下步骤：构建用于模型训练的数字减影血管数据集；构建具有成对造影图像和有伪影掩码的DSA图像的子集数据；构建初级DSA血管成像模型并生成整个数字减影血管数据集中每张造影图像对应的伪DSA图像；计算伪DSA图像和真实DSA图像的交叉投影张量，并进行梯度积分得到重建的伪影图；对重建的伪影图进行形态学操作得到真实DSA图像对应的伪影掩码；基于伪影掩码构建伪影数据集；基于伪影数据集构建最终血管成像模型并生成无伪影的DSA图像。
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百度查询： 南京邮电大学 基于深度学习的血管成像方法和系统
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