[发明专利]一种基于深度学习的自适应多部位扫描成像方法及其系统有效
| 申请号： | 201910150887.5 | 申请日： | 2019-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN109938764B | 公开（公告）日： | 2021-05-18 |
| 发明（设计）人： | 陈思 | 申请（专利权）人： | 佛山原子医疗设备有限公司 |
| 主分类号： | A61B6/03 | 分类号： | A61B6/03;A61B6/06;A61B5/055 |
| 代理公司： | 佛山市禾才知识产权代理有限公司 44379 | 代理人： | 刘羽波;资凯亮 |
| 地址： | 528200 广东省佛山市南海*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的自适应多部位扫描成像方法及其系统，应用于以核医学为主的多模态影像设备中，包括以下步骤：步骤A，针对成像目标物的多个目标部位进行单一模态或多模态的侦察扫描成像；步骤B，利用基于深度学习技术的图像分析软件对步骤A中的侦察扫描图像数据进行分析，并结合相关先验信息，检测出需要进一步重点成像的局部区域，并量化其重要性或风险；步骤C，基于步骤B的结果，选择最优化的流程和参数实施下一步扫描。本发明提出的自适应多部位扫描成像方法，最大化单位扫描时间和/或辐射剂量所贡献的图像诊断价值，对于肿瘤等多部位扫描成像应用实现个体最优化的精准影像检查，提升诊断效能，具有重要实用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 自适应 部位 扫描 成像 方法 及其 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的自适应多部位扫描成像方法，应用于以核医学为主的多模态影像设备中，其特征在于，包括以下步骤：步骤A，针对成像目标物的多个目标部位进行单一模态或多模态的侦察扫描成像；步骤B，利用基于深度学习技术的图像分析软件对步骤A中的侦察扫描图像数据进行分析，并结合成像目标检测的相关先验信息，检测出需要进一步重点成像的局部区域，标明其边界，并对其重要性或风险进行量化评价；步骤C，根据步骤B的检测和分析结果，选择下一步扫描最优化的流程和参数并实施扫描。
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