申请/专利权人：南京医科大学

申请日：2022-11-22

公开（公告）日：2023-03-28

公开（公告）号：CN115861199A

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T9/00;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.04.14#实质审查的生效;2023.03.28#公开

摘要：本发明公开了一种基于编码器解码器结构的前列腺超高b值DWI图像生成方法，其包括：步骤一，采集图像并进行预处理；步骤二，搭建深度学习网络，该深度学习网络由三组编码器解码器构成，并且编码器解码器结构以U型结构为基础设计，其中，两侧编码器解码器网络作为特征提取层，中间一层的编码器解码器网络作为特征融合层；步骤三，选取网络的损失函数，优化网络模型参数；步骤四，对网络模型进行训练优化；步骤五，将待处理的较低b值的前列腺弥散加权图像输入优化后网络模型，生成超高b值DWI图像。本发明算法结构明了，端到端运行，可以高效的生成高质量的超高b值DW图像。

主权项：1.一种基于编码器解码器结构的前列腺超高b值DWI图像生成方法，其特征在于包括如下步骤：步骤一，采集较低b值的前列腺弥散加权图像并进行预处理步骤二，搭建深度学习网络，该深度学习网络由三组编码器解码器构成，并且编码器解码器结构以U型结构为基础设计，其中，两侧编码器解码器网络作为特征提取层，用于提取较低b值弥散加权图像、捕捉不同b值图像的差异性信息，中间一层的编码器解码器网络作为特征融合层，用于将提取的图像特征进行融合，生成超高b值图像；步骤三，选取网络的损失函数，优化网络模型参数；步骤四，对网络模型进行训练优化；步骤五，将待处理的较低b值的前列腺弥散加权图像输入优化后网络模型，生成超高b值DWI图像。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京医科大学 一种基于编码器解码器结构的前列腺超高b值DWI图像生成方法

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