[发明专利]一种多模态三维医学影像融合方法、系统及电子设备有效
| 申请号： | 201910727072.9 | 申请日： | 2019-08-07 |
| 公开（公告）号： | CN110580695B | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 王书强;王鸿飞;陈卓;余雯 | 申请（专利权）人： | 深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06V30/194;G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳市科进知识产权代理事务所(普通合伙) 44316 | 代理人： | 吴乃壮 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种多模态三维医学影像融合方法、系统及电子设备。包括：构建多任务生成对抗网络，所述多任务生成对抗网络包括生成器、判别器和分类器；根据受试者的MRI影像、PET影像和诊断标签信息对所述多任务生成对抗网络进行训练；将待检测者的MRI影像输入训练好的多任务生成对抗网络，生成器根据MRI影像合成对应的PET影像，并将待检测者的MRI影像与合成的PET影像输入分类器，所述将待检测者的MRI影像与合成的PET影像进入融合后输出待检测者的疾病分类预测标签。本申请解决了传统生成对抗网络在兼顾生成器和分类器性能时可能出现的损失函数收敛点的冲突问题，可以使生成器和分类器同时达到最优。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 多模态 三维 医学影像 融合 方法 系统 电子设备 | ||
【主权项】：
1.一种多模态三维医学影像融合方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤a：构建多任务生成对抗网络，所述多任务生成对抗网络包括生成器、判别器和分类器；/n步骤b：根据受试者的MRI影像、PET影像和诊断标签信息对所述多任务生成对抗网络进行训练，使所述多任务生成对抗网络自动学习MRI影像和PET影像之间的关联特征；/n步骤c：将待检测者的MRI影像输入训练好的多任务生成对抗网络，所述生成器根据MRI影像合成对应的PET影像，并将待检测者的MRI影像与合成的PET影像输入分类器，所述分类器将待检测者的MRI影像与合成的PET影像进入融合后输出待检测者的疾病分类预测标签。/n
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