样品
成果详情
| 项目简介 | |||||
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| 技术简介： | |||||
| 专利类型： | 发明 | 专利申请号： | CN201610797914.4 | 公开号： | CN106373109B |
| 专利权人： | 南方医科大学 | 发明设计人: | 阳维;冯前进;林莉燕;钟丽明;陈武凡 | ||
| 所属领域： | |||||
| 摘要： | 本发明公开了一种医学图像模态合成的方法，源模态图像空间分辨率归一化处理，使图像的分辨率归一化到同样大小，源模态图像灰度值标准化或者归一化处理，对第一步处理后的源模态图像灰度值归一化到均值为0，标准偏差为1，将处理后的源模态图像为输入，由卷积神经网络进行预测，将卷积神经网络预测输出进行线性变换生成目标模态图像；以此达到进行线性变换的目的，最终生成目标模态图像。通过学习得到的卷积神经网络模型快速有效地实现医学图像的模态合成，通过对卷积神经网络模型的训练自动完成不同尺度、多种层次图像特征的学习和优化，不需要进行耗时的图像配准过程，可快速准确地完成模态合成。 | ||||
| 补充信息 | |||||
| 转让方式： | 成熟度： | 预估价值： | |||
| 市场前景： | |||||