申请/专利权人：中国人民解放军空军军医大学

申请日：2023-12-08

公开（公告）日：2024-05-03

公开（公告）号：CN117974547A

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T7/33;G06N3/0464;G06N3/0985

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.21#实质审查的生效;2024.05.03#公开

摘要：本发明公开了一种基于MRI序列生成PET图像的方法及系统，在同一设备获取前列腺扫描MRI序列和PSMAPET图像集；对得到的MRIADC图像和PSMAPET图像集进行预处理，构建训练集、验证集和测试集，对预先构建的3DUnet神经网络模型分别进行训练、模型调优和调整超参数以及测试；将待处理的MRIADC图像输入至得到的3DUnet神经网络模型，输出合成的PSMAPET图像。本发明利用3DUnet神经网络模型，基于扫描的MR序列图像直接合成PSMAPET图像，可以改变前列腺癌的临床诊疗路径，节省巨额检查费用，并使得让MR具有PET功能，有助于提高对前列腺癌的早期诊断和精准分期。

主权项：1.一种基于MRI序列生成PET图像的方法，其特征在于，所述方法包括：在同一台设备获取前列腺扫描MRI序列和PSMAPET图像集；基于MRI序列得到MRIADC图像，所述MRIADC图像包括盆腔大视野和前列腺小视野ADC图像；对得到的MRIADC图像和PSMAPET图像集进行预处理，并构建训练集、验证集和测试集；基于所述训练集、验证集和测试集对预先构建的3DUnet神经网络模型分别进行训练、模型调优和调整超参数以及测试，所述3DUnet神经网络模型的输入为MRIADC图像，输出为合成的PSMAPET图像；将待处理的MRIADC图像输入至得到的3DUnet神经网络模型，输出合成的PSMAPET图像。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民解放军空军军医大学 基于MRI序列生成PET图像的方法及系统

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