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龍圖騰網(wǎng)恭喜南京大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)的多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像編碼與生成方法獲國(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：CN114119788B 。

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：202111454051.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T9/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)的多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像編碼與生成方法是由李卓遠(yuǎn);何克磊;張峻峰;高陽(yáng)設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-12-01向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)的多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像編碼與生成方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開一種基于對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)的多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像編碼與生成方法，包括以下步驟：對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)處理并得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)集、模擬臨床MRI序列缺失的場(chǎng)景、構(gòu)建生成對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和訓(xùn)練生成對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；本發(fā)明通過(guò)一次性地訓(xùn)練一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)同時(shí)對(duì)多種MRI序列的特征提取，與現(xiàn)有模型相比，翻譯圖像的質(zhì)量更高，具備了將輸入的MRI的圖像靈活地翻譯成任何所需的MRI序列的能力，可以解決對(duì)各種模態(tài)MRI圖像的特征編碼以及MRI多模態(tài)圖像間的相互生成，且采用無(wú)監(jiān)督的訓(xùn)練方式，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)模態(tài)缺失的情況下，依舊可以訓(xùn)練生成網(wǎng)絡(luò)，更加符合臨床場(chǎng)景，可以實(shí)現(xiàn)任意多模態(tài)間的圖像生成。

本發(fā)明授權(quán)一種基于對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)的多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像編碼與生成方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)的多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像編碼與生成方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟一：先從不同機(jī)構(gòu)采集不同患者的磁共振掃描數(shù)據(jù)，再使用線性插值器將所有的磁共振掃描數(shù)據(jù)重新采樣到1mm3的各向同性分辨率，剝離顱骨，并使用具有互信息相似性度量的剛性配準(zhǔn)模型與單個(gè)解剖模板共同配準(zhǔn)，得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；步驟二：將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集分為四組，且每組只有一種磁共振成像序列，并以此為基礎(chǔ)模擬符合臨床實(shí)際的磁共振成像序列缺失場(chǎng)景；步驟三：根據(jù)模擬出的符合臨床實(shí)際的磁共振成像序列缺失場(chǎng)景，設(shè)計(jì)適用于多模態(tài)圖像生成的生成對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具體為：設(shè)X和Y分別為MRI圖像和MRI序列的集合，給定一個(gè)圖像x∈X和一個(gè)序列y∈Y，訓(xùn)練一個(gè)生成器G，通過(guò)該生成器G生成與圖像x對(duì)應(yīng)的序列y的圖像，再設(shè)計(jì)一個(gè)樣式編碼器E來(lái)學(xué)習(xí)代表特定序列y的樣式碼s，并訓(xùn)練生成器G來(lái)反映該樣式碼s，然后設(shè)計(jì)一個(gè)鑒別器D確定圖像x是目標(biāo)序列y的真實(shí)圖像或由生成器G產(chǎn)生的假圖像Gx，s；步驟四：對(duì)生成對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，且每輪訓(xùn)練接受來(lái)自不同患者的不同模態(tài)的圖片，其中一個(gè)作為源序列，另一個(gè)作為目標(biāo)序列，每輪訓(xùn)練隨機(jī)選擇源序列和目標(biāo)序列，使生成對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)任意序列間的互相轉(zhuǎn)換，先通過(guò)樣式編碼器E提取目標(biāo)圖像序列的風(fēng)格特征，并以樣式碼s表示，再通過(guò)生成器G以該樣式碼s為參考，將源序列的圖片轉(zhuǎn)換到目標(biāo)序列的圖片，然后通過(guò)鑒別器D判斷生成的序列是否屬于目標(biāo)序列。

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