[发明专利]一种基于自监督学习的超声图像模拟方法在审
| 申请号： | 202310154824.3 | 申请日： | 2023-02-23 |
| 公开（公告）号： | CN116030037A | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 彭博;陈重兴;李艳;王一帆;周文俊;张全 | 申请（专利权）人： | 西南石油大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06N3/0464;G06N3/0895 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610500 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于自监督学习的超声图像模拟方法，包括以下步骤：首先，在CT图像或者MR图像中得到切片，得到切片后根据图像的形态学特征将组织切片图像分割成不同区域，选择感兴趣的区域；通过大量的Field II模拟的超声图像训练模型，当模型收敛后，使用训练好的模型来实时模拟超声图像。本发明采用了一种新的空间相关性损失，它简单、高效，在支持未配对图像到图像转换过程中较大的外观变化的同时，仍能有效地保持结构的一致性。本发明能够实时的完成超声图像模拟，得到的图像相对于传统卷积法效果更逼真，耗时短，具有较好的临床应用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 超声 图像 模拟 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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