南京郵電大學(xué)謝世朋獲國(guó)家專(zhuān)利權(quán)
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龍圖騰網(wǎng)獲悉南京郵電大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利一種CBCT圖像去偽影方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)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:CN114004912B 。
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(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為:202111313304.X,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06T11/00;該發(fā)明授權(quán)一種CBCT圖像去偽影方法是由謝世朋;嚴(yán)墨設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2021-11-08向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。
本一種CBCT圖像去偽影方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了:本發(fā)明公開(kāi)了一種CBCT圖像去偽影的方法,該方法基于contextualloss以及特征融合殘差網(wǎng)絡(luò),首先對(duì)輸入的帶偽影的CBCT圖像和CT圖像進(jìn)行特征提取,得到特征圖譜;將得到的特征圖經(jīng)過(guò)改進(jìn)的以contextualloss為損失函數(shù)的特征融合殘差網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,學(xué)習(xí)CBCT與CT圖像之間的結(jié)構(gòu)相似性,以CT圖像作為標(biāo)簽,使得CBCT圖像能夠去除掉偽影但保持其結(jié)構(gòu)不發(fā)生變化;最后將CBCT圖像作為輸入,利用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行偽影去除。該方法利用了contextualloss可以允許輸入圖像間的不對(duì)齊,可以很好的適用于CBCT與CT醫(yī)學(xué)圖像無(wú)法嚴(yán)格對(duì)其這一特點(diǎn),最終實(shí)現(xiàn)一個(gè)快速有效的去除偽影的作用。
本發(fā)明授權(quán)一種CBCT圖像去偽影方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了:1.一種CBCT圖像去偽影方法,其特征在于:所述方法基于contextualloss以及特征融合殘差網(wǎng)絡(luò),包括以下幾個(gè)步驟:步驟1,對(duì)CBCT和CT數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,將其處理為512*512大小的.raw格式圖像;步驟2,將前述經(jīng)過(guò)預(yù)處理的CBCT和CT數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)VGG19網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征,以用于后續(xù)的訓(xùn)練;步驟3,計(jì)算得到的CBCT和CT特征圖之間的結(jié)構(gòu)相似度;具體內(nèi)容如下:步驟3.1,計(jì)算特征相似度:采用基于余弦距離的contextualloss定義特征相似度,設(shè)si和tj分別是輸入CBCT圖像S和標(biāo)簽CT圖像T經(jīng)過(guò)VGG19提取的特征,dij為特征間的余弦距離,其計(jì)算公式為: 其中;其中,N表示VGG19提取的特征數(shù)量,μt是對(duì)標(biāo)簽圖像特征的歸一化;對(duì)于任意的k≠j時(shí),dijdik,那么si和tj就是相似的;步驟3.2,計(jì)算圖像相似度:由特征間的相似度計(jì)算公式,進(jìn)一步定義圖像間的相似度計(jì)算公式為: ;CX代表特征的相似度,CXij代表特征si和tj之間的相似度;使用一幅圖像與其自身計(jì)算相似度,可知其相似性為1,即CXii=1,所以有CXs,s=1;相反地,使用一張圖像與其完全不同的圖像比較,其相似性則有;損失函數(shù)定義如下:LCXs,t,l=-logCXφl(shuí)s,φl(shuí)t其中φl(shuí)s和φl(shuí)t分別是經(jīng)過(guò)l層的VGG19網(wǎng)絡(luò)提取的CBCT和CT圖像的特征;步驟4,構(gòu)建特征融合殘差網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)中的殘差塊選擇在塊與塊中間進(jìn)行連接,融合每個(gè)殘差塊的局部特征,最終傳給后續(xù)殘差塊;前一個(gè)模塊特征融合結(jié)果作為后一個(gè)特征融合模塊的輸入,而后堆疊局部特征融合后的特征,利用殘差學(xué)習(xí)來(lái)整合特征信息,形成網(wǎng)絡(luò)基本架構(gòu);構(gòu)建特征融合殘差網(wǎng)絡(luò)方法如下:密集殘差塊RDB在原始圖像中提取多級(jí)特征,并進(jìn)一步提高網(wǎng)絡(luò)性能,它通過(guò)局部密集連接利用所有層,然后通過(guò)局部特征融合LFF自適應(yīng)地保留累積的特征,RDB結(jié)合淺層特征和深層特征進(jìn)行全局特征融合GFF,并通過(guò)全局殘差學(xué)習(xí)獲得全局稠密特征;在塊和塊中間進(jìn)行連接,融合每個(gè)RSDB中的局部特征,最終傳遞給后續(xù)殘差塊;第f個(gè)RSDB直接引入第f-1個(gè)RSDB或RB中的局部特征與進(jìn)行特征融合,其中,若f=1,為模型適應(yīng)殘差塊RB,局部特征融合LFF表示為:;其中Ff,,LF表示第f個(gè)RSDB局部特征融合結(jié)果,表示Concat特征圖堆疊功能,F(xiàn)f-1,LF表示第f-1個(gè)RSDB局部特征融合結(jié)果,F(xiàn)f,2表示第f個(gè)RSDB輸入經(jīng)過(guò)兩次Conv層進(jìn)行淺層特征提取的結(jié)果,表示為:;其中δ表示ReLU激活功能,Wf,2和Wf,1分別表示第2個(gè)卷積層第1個(gè)卷積層的權(quán)重,b2和b1分別表示第2個(gè)第1個(gè)卷積層的偏置,F(xiàn)f-1表示第f-1個(gè)RSDB輸出的結(jié)果;每個(gè)RSDB中進(jìn)行局部特征融合之后不做任何處理,將堆疊的特征圖直接傳遞給下一個(gè)RSDB進(jìn)行同樣操作,此方法將不同基本塊中的指定層特征堆疊一起,實(shí)現(xiàn)有間隔的跳躍連接和有效的特征提取;步驟5,以CBCT圖像為輸入,CT圖像為標(biāo)簽,contextualloss為損失函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練,得到訓(xùn)練好的特征融合殘差網(wǎng)絡(luò)模型;步驟6,將相同部位的CBCT圖像作為輸入進(jìn)行測(cè)試,得到去除偽影的圖像。
如需購(gòu)買(mǎi)、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類(lèi)似專(zhuān)利技術(shù),可聯(lián)系本專(zhuān)利的申請(qǐng)人或?qū)@麢?quán)人南京郵電大學(xué),其通訊地址為:210023 江蘇省南京市棲霞區(qū)文苑路9號(hào);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(huà)0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。
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