[发明专利]基于自监督学习的CTA图像血管分割与平扫图像预测在审
| 申请号： | 202010666771.X | 申请日： | 2020-07-08 |
| 公开（公告）号： | CN113989178A | 公开（公告）日： | 2022-01-28 |
| 发明（设计）人： | 黄文健;孙艳萍;张珏 | 申请（专利权）人： | 北京大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/136;G06T7/12;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100871 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种自监督深度学习方法，首次利用普通单能量CT的头颈血管增强扫描图像(CTA)实现平扫图像预测重建，同时实现头颈动脉血管全自动分割。该发明属于计算机视觉及机器学习领域。具体来说，本发明实现了在无需人工标定数据的情况下，利用双任务深度学习方法同步全自动地实现平扫图像预测重建和整个成像区域内头颈全部血管的快速分割。预测的平扫图像能够补充并潜在替代真实平扫图像，三维图像的血管分割能够直观可视化地展示血管的三维结构和形态。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 学习 cta 图像 血管 分割 预测 | ||
【主权项】：
暂无信息
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