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龍圖騰網(wǎng)恭喜中國(guó)人民解放軍總醫(yī)院第四醫(yī)學(xué)中心申請(qǐng)的專利一種基于CT影像完整的人頭顱組織分隔及有限元建模方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN117115387B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-29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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202311054095.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T17/20；該發(fā)明授權(quán)一種基于CT影像完整的人頭顱組織分隔及有限元建模方法是由陳敏亮;陳國(guó)杰;徐瀟;周桂文;付強(qiáng);白瑞琪;馬瑞;李月月;李仕一;于博雅;丁鴻帆設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-08-21向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于CT影像完整的人頭顱組織分隔及有限元建模方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明屬于有限元建模技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于CT影像完整的人頭顱組織分隔及有限元建模方法。本發(fā)明通過(guò)對(duì)頭顱CT影像去噪處理方法根據(jù)均方誤差損失函數(shù)值和最大后驗(yàn)損失函數(shù)值得到總損失函數(shù)值，最后基于計(jì)算得到的總損失函數(shù)值迭代訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，直到滿足訓(xùn)練終止條件時(shí)，輸出訓(xùn)練得到的頭顱CT影像去噪模型，并根據(jù)頭顱CT影像去噪模型對(duì)待去噪頭顱CT影像進(jìn)行去噪處理。由此，通過(guò)結(jié)合均方誤差損失函數(shù)值和最大后驗(yàn)損失函數(shù)值迭代訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以大大提升真實(shí)噪聲的去除效果；同時(shí)，通過(guò)構(gòu)建頭顱三維模型方法可以構(gòu)建精準(zhǔn)的頭顱三維模型。

本發(fā)明授權(quán)一種基于CT影像完整的人頭顱組織分隔及有限元建模方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于CT影像完整的人頭顱組織分隔及有限元建模方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟一，配置CT設(shè)備參數(shù)，通過(guò)CT設(shè)備對(duì)目標(biāo)頭顱進(jìn)行定位掃描；獲取頭顱CT影像，對(duì)頭顱CT影像去噪處理；步驟二，對(duì)頭顱CT影像進(jìn)行圖像分割，獲取頭顱結(jié)構(gòu)；步驟三，通過(guò)三維建模程序根據(jù)頭顱CT影像構(gòu)建頭顱三維模型；將建好的頭顱三維模型在三維CAD系統(tǒng)控制軟件中裝配，按照實(shí)際尺寸進(jìn)行縮放組裝，并保存為特定格式文件；步驟四，將CAD三維實(shí)體模型的特定格式文件導(dǎo)入網(wǎng)格劃分前處理軟件中，進(jìn)行體網(wǎng)格-六面體單元的剖分，手動(dòng)調(diào)整在不規(guī)則曲面上的網(wǎng)格精度，最終獲得人頭顱三維有限元模型；所述對(duì)頭顱CT影像去噪處理方法如下：1構(gòu)建頭顱CT影像集，將獲取的頭顱CT影像存入頭顱CT影像集；獲取訓(xùn)練樣本集，所述訓(xùn)練樣本集包括噪聲頭顱CT影像樣本集以及與所述噪聲頭顱CT影像樣本集對(duì)應(yīng)的無(wú)噪頭顱CT影像樣本集；2將所述噪聲頭顱CT影像樣本集輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練，輸出訓(xùn)練得到的去噪頭顱CT影像樣本集；根據(jù)所述無(wú)噪頭顱CT影像樣本集和所述去噪頭顱CT影像樣本集分別計(jì)算對(duì)應(yīng)的均方誤差損失函數(shù)值和最大后驗(yàn)損失函數(shù)值，并根據(jù)所述均方誤差損失函數(shù)值和最大后驗(yàn)損失函數(shù)值得到總損失函數(shù)值；其中，所述根據(jù)所述無(wú)噪頭顱CT影像樣本集和所述去噪頭顱CT影像樣本集分別計(jì)算對(duì)應(yīng)的均方誤差損失函數(shù)值和最大后驗(yàn)損失函數(shù)值的步驟，包括：根據(jù)所述無(wú)噪頭顱CT影像樣本集和所述去噪頭顱CT影像樣本集計(jì)算均方誤差損失函數(shù)值，具體為：分別計(jì)算無(wú)噪頭顱CT影像樣本集中每幀無(wú)噪頭顱CT影像樣本以及所述去噪頭顱CT影像樣本集中與每幀無(wú)噪頭顱CT影像樣本對(duì)應(yīng)的去噪頭顱CT影像樣本之間每個(gè)像素點(diǎn)差值的平方值，并將計(jì)算得到的各個(gè)像素點(diǎn)差值的平方值的均值作為所述均方誤差損失函數(shù)值；以及根據(jù)所述無(wú)噪頭顱CT影像樣本集和所述去噪頭顱CT影像樣本集計(jì)算最大后驗(yàn)損失函數(shù)值，具體為：根據(jù)所述無(wú)噪頭顱CT影像樣本集中的各個(gè)無(wú)噪頭顱CT影像樣本以及在每個(gè)無(wú)噪頭顱CT影像樣本中加入泊松噪聲之后的泊松噪聲頭顱CT影像，計(jì)算所述無(wú)噪頭顱CT影像樣本集中的各個(gè)無(wú)噪頭顱CT影像樣本存在泊松噪聲的后驗(yàn)概率；根據(jù)在每個(gè)無(wú)噪頭顱CT影像樣本中加入泊松噪聲之后的泊松噪聲頭顱CT影像、在每個(gè)無(wú)噪頭顱CT影像樣本中加入高斯噪聲之后的高斯噪聲頭顱CT影像，計(jì)算各個(gè)泊松噪聲頭顱CT影像存在高斯噪聲的后驗(yàn)概率；根據(jù)各個(gè)無(wú)噪頭顱CT影像樣本存在泊松噪聲的后驗(yàn)概率以及各個(gè)泊松噪聲頭顱CT影像存在高斯噪聲的后驗(yàn)概率，計(jì)算得到各個(gè)無(wú)噪頭顱CT影像樣本存在泊松高斯噪聲的最大后驗(yàn)概率；計(jì)算以各個(gè)無(wú)噪頭顱CT影像樣本存在泊松高斯噪聲的最大后驗(yàn)概率為自變量的負(fù)對(duì)數(shù)函數(shù)值，并將所述負(fù)對(duì)數(shù)函數(shù)值作為所述最大后驗(yàn)損失函數(shù)值；基于計(jì)算得到的總損失函數(shù)值迭代訓(xùn)練所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，直到滿足訓(xùn)練終止條件時(shí)，輸出訓(xùn)練得到的頭顱CT影像去噪模型，并根據(jù)所述頭顱CT影像去噪模型對(duì)待去噪頭顱CT影像進(jìn)行去噪處理；所述構(gòu)建頭顱三維模型方法如下：1獲取目標(biāo)頭顱的多張拍攝CT影像，所述多張拍攝CT影像是CT影像拍攝裝置在多個(gè)不同的角度下拍攝目標(biāo)頭顱得到的CT影像；根據(jù)所述多張拍攝CT影像構(gòu)建所述目標(biāo)頭顱的初始三維模型；響應(yīng)識(shí)別操作，在所述初始三維模型上識(shí)別至少一個(gè)參照物；2根據(jù)至少一個(gè)所述參照物的至少一個(gè)真實(shí)尺寸，和至少一個(gè)所述參照物在所述初始三維模型中的至少一個(gè)掃描尺寸，確定三維模型縮放比例；根據(jù)所述三維模型縮放比例，將初始三維模型轉(zhuǎn)換為目標(biāo)三維模型，所述目標(biāo)三維模型用于反映目標(biāo)頭顱真實(shí)尺寸。

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