[发明专利]基于深度学习的直肠MRI图像增强方法及系统在审
| 申请号： | 202210162306.1 | 申请日： | 2022-02-22 |
| 公开（公告）号： | CN114723618A | 公开（公告）日： | 2022-07-08 |
| 发明（设计）人： | 杨勇;张馨尹;高心逸 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T7/10;G06T7/33;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人： | 黎双华 |
| 地址： | 310018 浙江省杭州市杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种基于深度学习的直肠MRI图像增强方法及装置，所述方法包括：获取直肠部位的MRI图像；对MRI图像进行预处理，得到MRI图像对应的图像组；将图像组中的T1W图像组、T2W图像组、ADC图像组作为输入，将图像组中的造影增强T1W图像组作为训练标签，构建卷积神经网络模型进行训练，训练标签用于训练所述卷积神经网络模型输出类造影增强T1W图像；接收到直肠MRI请求时，获取请求对应用户直肠部位的T1W图像、T2W图像、ADC图像，并将用户的T1W图像、T2W图像、ADC图像输入训练后的卷积神经网络模型，输出用户的类造影增强T1W图像。采用本方法能够运用深度学习的方法，使用未造影的T1W、T2W、ADC图像生成类造影增强图像，避免了造影剂的使用对用户的产生影响。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 直肠 mri 图像 增强 方法 系统 | ||
【主权项】：
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