[发明专利]用于低剂量PET重建的多任务学习型生成式对抗网络生成方法及系统在审
| 申请号： | 202011455292.X | 申请日： | 2020-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN112508175A | 公开（公告）日： | 2021-03-16 |
| 发明（设计）人： | 胡战利;郑海荣;张娜;刘新;梁栋;杨永峰;孙涵宇 | 申请（专利权）人： | 深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06T11/00 |
| 代理公司： | 北京维正专利代理有限公司 11508 | 代理人： | 任志龙 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种用于低剂量PET重建的多任务学习型生成式对抗网络生成方法及系统，属于深度学习的技术领域，生成方法包括对编码器和解码器各层之间采用跳跃连接，得到U‑Net型的图片生成器；生成式对抗网络组生成，多个图片生成器和多个判别器一一对应得到一组生成式对抗网络生成组，得到一个生成式对抗网络组；得到第一多任务学习型生成式对抗网络；设计用于提高成像质量的联合损失函数l；根据联合损失函数l，结合优化器，对第一多任务学习型生成式对抗网络进行训练，得到第二多任务学习型生成式对抗网络。与相关技术相比，本申请具有改善重建的低剂量PET图像信噪比低以及丢失细节的问题的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 剂量 pet 重建 任务 学习 生成 对抗 网络 方法 系统 | ||
【主权项】：
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