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： | CN202311085301.4 | 公开号： | CN116843679B |
| 专利权人： | 南方医科大学 | 发明设计人: | 高园园;刘政;傅蓉;阳维;冯前进 | ||
| 所属领域： | |||||
| 摘要： | 本申请公开了一种基于深度图像先验框架的PET图像部分容积校正方法，所述方法包括对多个目标物分别进行图像采集，获得每个目标物的PET图像和MR图像，构建深度图像先验网络模型和部分容积校正目标函数，通过模型群体训练获得优化后的深度图像先验网络模型，将待校正PET图像对应的MR图像输入优化后的深度图像先验网络模型，获得校正的PET图像，通过个体微调优化深度图像先验网络模型。本申请采用深度图像先验框架进行PET图像的部分容积校正，可以提升图像质量，降低模型学习成本，减少模型迭代训练次数，加快模型训练速度，通过个体微调的方式，更好地获取到图像细节。本申请广泛应用于图像处理技术领域。 | ||||
| 补充信息 | |||||
| 转让方式： | 成熟度： | 预估价值： | |||
| 市场前景： | |||||