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项目简介
技术简介:
专利类型: 发明 专利申请号: CN202510352298.0 公开号: CN119863541A
专利权人: 南方医科大学 发明设计人: 饶栓;门碧莹;徐明辉
所属领域:
摘要: 本发明涉及一种胸部CT图像处理方法,涉及图像处理领域,包括:基于呼吸监测记录,将扫描时区划分为Q个呼时区和Q个吸时区,对待处理胸部CT图像进行划分、聚类和标识,获取2Q局部CT图像集;基于卷积神经网络构建Q个呼伪影消除插件和Q个吸伪影消除插件;对2Q局部CT图像集进行伪影映射消除,得到2Q标准局部CT图像集,融合得到重建胸部CT图像。通过本发明可以解决传统图像处理方法难以在细粒度层面上捕捉到不同呼吸阶段的差异,导致无法精准消除图像中呼吸伪影的技术问题;通过将图像划分为多个呼吸时区,并使用深度学习模型消除伪影,可以显著提高呼吸伪影消除的精细度和准确性,有效提高胸部CT图像质量和精度。
补充信息
转让方式: 成熟度: 预估价值:
市场前景:
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