[发明专利]用于医学成像的使用深度卷积神经网络的剂量减少在审
| 申请号： | 201880040467.5 | 申请日： | 2018-04-24 |
| 公开（公告）号： | CN110753935A | 公开（公告）日： | 2020-02-04 |
| 发明（设计）人： | G·扎哈丘克;J·M·保利;E·龚 | 申请（专利权）人： | 小利兰·斯坦福大学托管委员会 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62;G16H30/40;G16H50/50;G16H50/70 |
| 代理公司： | 31100 上海专利商标事务所有限公司 | 代理人： | 黄嵩泉;张鑫 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 美国;US |
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| 摘要： | 一种减少用于放射成像模态和核医学的辐射剂量的方法，该方法通过以下步骤：使用卷积网络从低剂量核医学图像生成标准剂量核医学图像，其中，网络包括N个卷积神经网络(CNN)级，其中，每一级包括M个具有K x K核的卷积层，其中，网络进一步包括在对应的级之间具有对称串接连接的编码器‑解码器结构；使用池化进行下采样并且使用级之间的双线性内插来进行上采样，其中，网络从低剂量图像提取多尺度且高水平的特征以模拟高剂量图像；以及向低剂量图像添加串接连接以保留高剂量图像的局部信息和分辨率，该高剂量图像包括患者体内的放射性示踪剂的等于1的剂量减少因数(DRF)，低剂量PET图像包括患者体内的放射性示踪剂的至少为4的DRF。 | ||
| 搜索关键词： | 低剂量 高剂量 放射性示踪剂 核医学图像 图像 卷积 体内 卷积神经网络 解码器结构 因数 串接连接 对称串接 放射成像 辐射剂量 剂量减少 局部信息 图像提取 图像添加 网络包括 网络 编码器 多尺度 核医学 每一级 上采样 双线性 下采样 分辨率 池化 模态 内插 保留 | ||
【主权项】：
1.一种减少用于放射成像模态和核医学应用的辐射剂量的方法，包括：/na)使用卷积网络从低剂量核医学图像生成标准剂量核医学图像，其中，所述卷积网络包括N个卷积神经网络(CNN)级，其中，每一个所述CNN级包括M个具有K x K核的卷积层，其中，所述卷积网络进一步包括在对应的所述CNN级之间具有对称的串接连接的编码器-解码器结构；/nb)使用池化进行下采样并且在所述级之间使用双线性内插进行上采样，其中，所述网络从所述低剂量图像提取多尺度且高水平的特征以模拟高剂量图像；以及/nc)向所述低剂量图像添加串接连接以保留所述高剂量图像的局部信息和分辨率，其中，所述高剂量图像包括患者体内的放射性示踪剂的等于1的剂量减少因数(DRF)，其中，所述低剂量PET图像包括所述患者体内的所述放射性示踪剂的至少等于4的DRF。/n
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