[发明专利]一种基于UNet-GAN网络的肺炎CT图像生成方法在审
| 申请号： | 202111415446.7 | 申请日： | 2021-11-25 |
| 公开（公告）号： | CN114049939A | 公开（公告）日： | 2022-02-15 |
| 发明（设计）人： | 王家晨;刘昱杉;者甜甜;张鸿鑫;赵新旭;刘庆华 | 申请（专利权）人： | 江苏科技大学 |
| 主分类号： | G16H30/40 | 分类号： | G16H30/40;G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 曹坤 |
| 地址： | 212008 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于UNet‑GAN网络的肺炎CT图像生成方法。属于计算机视觉技术领域，本发明中生成式对抗网络包括生成器和判别器两个主体；首先使用现有新冠肺炎公开数据集图像，并对数据集进行预处理操作；其次建立U‑Net和DCGAN联合的卷积神经网络，改进后的U‑Net嵌入DCGAN的生成器部分，实现真实图像分析再生成的过程，DCGAN中的判别结构实现网络判别真实图像与生成图像的过程；然后将训练数据输入搭建的生成对抗网络，使模型能够产生与真实图片相似的高质量图像；最后将真实图像输入训练好的网络，得到所需的肺炎CT图像。本发明新生成的图像能够更清晰的保留样本图像中小目标的特征信息，提升图像生成质量和网络收敛速度，为广大网络模型训练提供数据。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 unet gan 网络 肺炎 ct 图像 生成 方法 | ||
【主权项】：
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