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龍圖騰網(wǎng)恭喜通用電氣公司申請的專利用于基于深度學習的圖像重建的系統(tǒng)和方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN109584321B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-04發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：201811123794.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T11/00；該發(fā)明授權(quán)用于基于深度學習的圖像重建的系統(tǒng)和方法是由G·J·J·帕爾瑪;R·約爾達切設(shè)計研發(fā)完成，并于2018-09-26向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本用于基于深度學習的圖像重建的系統(tǒng)和方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了用于深度學習型圖像重建的方法和系統(tǒng)。示例方法包括接收一組成像投影數(shù)據(jù)；識別要重建的體素；接收訓練過的回歸模型；以及重建所述體素。所述體素通過以下步驟重建：根據(jù)采集幾何圖形，將所述體素投影到所述一組成像投影中的每個成像投影上；在每個投影的體素周圍提取相鄰像素；用提取的相鄰像素數(shù)據(jù)供給所述回歸模型，以產(chǎn)生所述體素的重建值；以及對于每個要被重建的體素，重復所述重建，以產(chǎn)生重建的圖像。

本發(fā)明授權(quán)用于基于深度學習的圖像重建的系統(tǒng)和方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種方法，包括：接收一組成像投影數(shù)據(jù)；識別要重建的體素；接收訓練過的回歸模型；以及通過以下步驟重建所述體素：根據(jù)采集幾何圖形，將所述體素投影到所述一組投影中的每個成像投影上；在每個投影的體素周圍提取相鄰像素；用提取的相鄰像素數(shù)據(jù)供給所述回歸模型，以產(chǎn)生對于所述體素的重建值；以及對于每個要被重建的體素，重復所述重建，以產(chǎn)生重建的圖像，其中，基于以下各項中的至少一項來訓練所述回歸模型：一數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫包括采集的投影數(shù)據(jù)和在相同壓縮下采集的2D乳腺X線攝影，所述回歸模型被訓練以在供給所述投影時輸出與所述2D乳腺X線攝影近似相同的2D圖像；一數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫包括仿真的投影數(shù)據(jù)和在相同壓縮下從數(shù)字仿真人體模型采集的仿真的2D乳腺X線攝影，所述回歸模型被訓練以在供給仿真的投影時輸出與仿真的2D乳腺X線攝影近似相同的2D圖像；一數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫包括數(shù)字仿真人體模型和對于特定的采集幾何圖形從所述人體模型獲得的仿真投影數(shù)據(jù)，所述回歸模型被訓練以在供給仿真的投影時輸出與所述仿真人體模型近似相同的容積；一數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫包括計算機斷層攝影CT重建的數(shù)據(jù)和從所述CT重建數(shù)據(jù)獲得的仿真投影數(shù)據(jù)，所述回歸模型被訓練以在供給所述仿真的投影時輸出與所述CT重建的數(shù)據(jù)近似相同的容積；或者一數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫包括采集的投影數(shù)據(jù)和從這些投影數(shù)據(jù)用特定的重建算法重建的數(shù)據(jù)，所述回歸模型被訓練以在供給所述采集的投影時輸出與所述重建的數(shù)據(jù)近似相同的容積。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人通用電氣公司，其通訊地址為：美國紐約州；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。