一种CT图像转化方法及应用
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN120013840A

    公开(公告)日:2025-05-16

    申请号:CN202510074759.2

    申请日:2024-02-27

    Abstract: 腰椎骨折CT图像转化MR图像的方法,包括如下步骤:S1:对腰椎骨折的CT图像和MR图像处理,图像处理包括图像裁切、将不同患者的CT和MR图像的亮度和对比度统一,和对患者的CT和MR图片统一配对;S2:将处理好的图片输入Self‑pix模型中训练学习多轮;S3:模型训练完毕后,将腰椎骨折CT图片输入Self‑pix,生成器会根据训练好的参数来转化风格,将腰椎骨折CT图像转化为MR图像。CT和MR图像的裁切要求:前缘为腰4或腰5椎体的最前缘,后缘为棘突最后方,上缘为12胸椎最上方,下缘为骶一椎体的最下方。本发明用于解决CT和DR无法区分腰椎骨折的新鲜或陈旧的问题。

    一种基于循环一致性生成对抗网络的医学图像翻译方法

    公开(公告)号:CN118570168A

    公开(公告)日:2024-08-30

    申请号:CN202410701194.1

    申请日:2024-05-31

    Applicant: 三峡大学

    Abstract: 本发明是利用循环一致性对抗生成网络的图像翻译U‑GAT‑IT模型作为基础模型,将医学骨折腰椎的CT图像和MRI图像作为数据集,通过改进的U‑GAT‑IT模型实现骨折腰椎CT图像和MRI图像之间的相互转换。本发明提供一种新型的神经网络策略,即使用双流神经网络,它由两个编码器组成,一个是用于提取局部特征的CNN编码器,主要负责获取局部的图像特征差异;另一个则是用于提取全局特征的Swin‑Transformer编码器,主要通过计算图像之间的attention来获取全局特征。将这两个编码器得到的特征进行融合得到新的特征,最后通过自适应归一化层和上采样解码器实现图像翻译。通过这种方法,有效地提高了医学图像翻译的稳定性。

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