公开(公告)号：CN115393460A

公开(公告)日：2022-11-25

申请号：CN202211041312.8

申请日：2022-08-29

Applicant: 上海科技大学

Inventor： 沈定刚 ,  潘永生 ,  江才文

IPC: G06T11/00 ,  G06T7/136 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种PET图像衰减校正方法、装置及设备，包括：获取非衰减校正PET图像并输入至第一生成对抗网络，以输出得到人体组织分布预测图；将所述人体组织分布预测图及所述非衰减校正PET图像输入至与所述第一生成对抗网络级联的第二生成对抗网络，以输出得到对应的虚拟CT图像；利用所述虚拟CT图像对所述非衰减校正PET图像进行衰减校正以得到衰减校正PET图像。本申请基于生成对抗网络构建的人体骨组织增强生成框架针对从NAC‑PET图像生成CT图像明显具有更丰富的骨骼结构；且基于本申请所构建的人体骨组织增强生成框架生成的CT图像的灰度相似性和组织一致性方面都达到了更好的效果，进而提高了PET衰减校正的准确性。

公开(公告)号：CN115393367A

公开(公告)日：2022-11-25

申请号：CN202211047131.6

申请日：2022-08-30

Applicant: 上海科技大学

Inventor： 沈定刚 ,  魏洁 ,  潘永生 ,  夏勇

IPC: G06T7/10 ,  G06T7/00 ,  G06T3/00 ,  G06V10/80 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种图像合成与分割方法、装置、终端及介质，通过对所目标图像数据进行变形处理，以获得变形图像数据；将所述婴儿图像和变形图像数据输入预先训练好的图像合成分割网络，输出对应合成分割结果。本申请利用本申请通过变形处理完成学习儿童脑图像到等强期婴儿脑图像的映射，为等强期婴儿脑图像分割提供更多的训练数据，同时通过等强期婴儿脑图像到儿童脑图像的映射，辅助婴儿脑图像的分割；并且通过设计的统一的合成分割网络使得合成网络受到下游分割网络的约束以形成对等强期婴儿脑图像(MRI)分割更精准的合成图像。

公开(公告)号：CN115359137A

公开(公告)日：2022-11-18

申请号：CN202210988633.2

申请日：2022-08-17

Applicant: 上海科技大学

Inventor： 沈定刚 ,  江才文 ,  潘永生

IPC: G06T11/00

Abstract: 本申请提供基于三域混合的SPET重建方法、装置、终端及介质，用于获取低剂量PET图像，通过去噪网络在投影域对所述低剂量PET图像的正弦图进行去噪处理后得到对应的去噪正弦图；根据所述去噪正弦图得到对应的去噪后的低剂量PET图像，并通过重建网络在图像域和频域对所述去噪后的低剂量PET图像进行SPET重建，以得到SPET重建图像。本发明统筹了投影域、图像域和频域的三域混合，在三域混合的基础上进行SPET图像重建，充分发挥了各域处理图像的优势。与一些传统的SPET图像重建算法相比，经本发明重建的SPET图像在PSNR峰值信噪比、SSIM结构相似性及NMSE归一化均方误差等指标上的表现明显更为优异。