[发明专利]使用深度学习根据低剂量PET成像进行全剂量PET图像估计在审
| 申请号： | 201880090666.7 | 申请日： | 2018-12-26 |
| 公开（公告）号： | CN111867474A | 公开（公告）日： | 2020-10-30 |
| 发明（设计）人： | S·卡普兰;Y-M·朱;A·安德烈耶夫;白传勇;S·M·科绍夫 | 申请（专利权）人： | 皇家飞利浦有限公司 |
| 主分类号： | A61B6/03 | 分类号： | A61B6/03;A61B6/00;G06N3/02;G06T5/00;G06T7/00 |
| 代理公司： | 永新专利商标代理有限公司 72002 | 代理人： | 刘兆君 |
| 地址： | 荷兰艾*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 重建发射成像数据以生成低剂量重建图像。应用标准化摄取值(SUV)转换(30)以将所述低剂量重建图像转换为低剂量SUV图像。将神经网络(46、48)应用于所述低剂量SUV图像以生成估计的全剂量SUV图像。在应用所述神经网络之前，使用低通滤波器(32)对所述低剂量重建图像或所述低剂量SUV图像进行滤波。使用具有均方误差损失分量(34)和惩罚图像纹理的损失的损失分量(36)和/或促进边缘保留的损失分量(38)的损失函数在训练低剂量SUV图像集和对应的训练全剂量SUV图像上训练所述神经网络，以变换所述训练低剂量SUV图像来匹配所述对应的训练全剂量SUV图像。 | ||
| 搜索关键词： | 使用 深度 学习 根据 剂量 pet 成像 进行 图像 估计 | ||
【主权项】：
暂无信息
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