[发明专利]一种模型驱动的深度学习荧光分子断层成像方法及系统有效
| 申请号： | 202110598228.5 | 申请日： | 2021-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN113327305B | 公开（公告）日： | 2022-06-24 |
| 发明（设计）人： | 邓勇;华泳州;刘锴贤;蒋宇轩 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;A61B5/00;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 杜阳阳 |
| 地址： | 430070 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种模型驱动的深度学习荧光分子断层成像方法及系统。该方法包括：获取待测试的表面探测荧光分布；将待测试的表面探测荧光分布输入到荧光分子断层成像模型中，得到待检测的荧光团分布；荧光分子断层成像模型是利用测试集对分层网络模型训练而成的；分层网络模型是基于荧光分子断层成像图像重建的正则化优化目标函数的梯度、多层三维卷积神经网络的残差块结构和梯度下降算法构建而成的。本发明采用荧光分子断层成像模型建立了表面探测荧光分布和荧光团分布之间端到端的映射关系，避开了传统的基于模型的图像重建的劣势，提高了图像重建的质量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 模型 驱动 深度 学习 荧光 分子 断层 成像 方法 系统 | ||
【主权项】：
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