南昌睿度醫療科技有限公司潘博洋獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉南昌睿度醫療科技有限公司申請的專利一種PET圖像處理方法、裝置、設備及存儲介質獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN114581333B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202210253296.2,技術領域涉及:G06T5/60;該發明授權一種PET圖像處理方法、裝置、設備及存儲介質是由潘博洋;徐理博設計研發完成,并于2022-03-15向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種PET圖像處理方法、裝置、設備及存儲介質在說明書摘要公布了:本申請公開了一種PET圖像處理方法、裝置、設備及存儲介質,包括:通過預設采集方式采集已匹配的PET圖像數據對得到目標圖像集;PET圖像數據對包含標準質量圖像和預設質量圖像;按照預設預處理方法處理目標圖像集得到目標訓練集,通過預設代碼構建神經網絡,確定預設損失函數;將預設質量圖像輸入至神經網絡得到相應的輸出圖像,通過預設損失函數計算輸出圖像與標準質量圖像的差異得到目標損失值;將目標損失值反向傳播后基于目標損失值調整神經網絡參數,得到穩定參數從而確定目標神經網絡。本申請通過計算得到的輸出圖像與標準質量圖像間的目標損失值確定穩定參數,確定目標神經網絡,提高圖像信噪比與圖像質量、消除偽影。
本發明授權一種PET圖像處理方法、裝置、設備及存儲介質在權利要求書中公布了:1.一種PET圖像處理方法,其特征在于,包括:通過預設采集方式采集已匹配的PET圖像數據對,以得到目標圖像集;所述PET圖像數據對包含標準質量圖像以及預設質量圖像;按照預設預處理方法對所述目標圖像集進行數據預處理操作,以得到目標訓練集,并通過預設代碼構建神經網絡,確定預設損失函數;將所述預設質量圖像輸入至所述神經網絡,以得到相應的輸出圖像,基于所述輸出圖像以及所述標準質量圖像,通過所述預設損失函數計算得到目標損失值;將所述目標損失值反向傳播,并基于所述目標損失值調整所述神經網絡參數,以得到穩定參數,基于所述穩定參數確定目標神經網絡;其中,所述確定預設損失函數,包括:將第一損失函數集合中的任意一種函數確定為第一目標損失函數;所述第一損失函數集合包含L1損失函數、L2損失函數與Bce損失函數;將第二損失函數集合中任意一種或幾種函數的組合確定為第二目標損失函數;所述第二損失函數集合包含SSIM損失函數、GAN損失函數、Branch損失函數以及Deepsupervision損失函數;將第三損失函數集合中任意一種或幾種函數的組合確定為第三目標損失函數;所述第三損失函數集合包含病灶注意力損失函數、濾波病灶注意力損失函數、加權病灶注意力損失函數以及SUV特征損失函數;將所述第一目標損失函數、所述第二目標損失函數與所述第三目標損失函數按照預設權重比例進行組合,以得到預設損失函數;所述通過預設采集方式采集已匹配的PET圖像數據對,以得到目標圖像集;所述PET圖像數據對包含標準質量圖像以及預設質量圖像,包括:采集基于不同劑量的預設藥劑生成的標準質量圖像以及預設質量圖像;其中,基于標準劑量預設藥劑生成的圖像為所述標準質量圖像,基于預設劑量預設藥劑生成的圖像為所述預設質量圖像,所述預設劑量小于所述標準劑量;將所述標準質量圖像以及所述預設質量圖像確定為已匹配的PET圖像數據對,以得到目標圖像集;所述通過預設代碼構建神經網絡,包括:通過預設代碼構建包含特征提取網絡、圖像優化網絡以及圖像判別網絡的神經網絡;所述神經網絡的輸入為單層所述預設質量圖像或多層所述預設質量圖像;所述將所述預設質量圖像輸入至所述神經網絡,以得到相應的輸出圖像,基于所述輸出圖像以及所述標準質量圖像,通過所述預設損失函數計算得到目標損失值,包括:將所述目標訓練集中的所述預設質量圖像輸入至所述特征提取網絡,以得到所述預設質量圖像的特征圖像與噪聲特征圖;將所述特征圖像與所述噪聲特征圖輸入至所述圖像判別網絡,以得到所述預設質量圖像對應的介質種類;利用所述介質種類對所述特征提取網絡與所述圖像判別網絡進行訓練,得到訓練后特征提取網絡與訓練后圖像判別網絡;將所述特征圖像、所述噪聲特征圖與所述預設質量圖像進行通道疊加,得到疊加后圖像,并將所述疊加后圖像輸入至所述圖像優化網絡,以便所述圖像優化網絡通過預設網絡結構對應的處理方法對所述疊加后圖像進行處理,得到相應的所述輸出圖像;將所述輸出圖像與所述標準質量圖像進行對比,當對比結果超出預設范圍時,基于所述輸出圖像與所述標準質量圖像,并通過所述預設損失函數計算得到目標損失值;其中,基于所述輸出圖像的信號值與所述標準質量圖像的信號值,通過所述預設損失函數計算得到的當前損失值為所述對比結果;當所述對比結果在所述預設范圍內時,不計算所述目標損失值。
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