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公开(公告)号：CN116703901A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310970353.3
申请日：2023-08-03
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京邮电大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06T7/136 , G06V10/764
Abstract: 本申请提供一种肺部医学CT影像分割及分类装置及设备，装置包括：目标肺实质提取模块用于基于预设的CT阈值对当前的目标肺部医学CT影像数据进行肺实质区域提取；多任务分割及分类模块用于将所述目标肺实质图像数据分别输入多个肺部医学CT影像分割及分类模型，以得到多个肺部病灶区域分割及病灶分类结果数据，肺部医学CT影像分割及分类模型为nnUNet优化模型；分割及分类结果确定模块用于确定目标肺部病灶区域分割及病灶分类结果数据。本申请能够实现对肺部医学CT影像的自动化病灶区域分割及病灶分类，并能够在不要求数量来源相同的基础上，有效提高肺部医学CT影像分割及分类结果的可靠性及准确性。
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公开(公告)号：CN116703901B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310970353.3
申请日：2023-08-03
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京邮电大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06T7/136 , G06V10/764
Abstract: 本申请提供一种肺部医学CT影像分割及分类装置及设备，装置包括：目标肺实质提取模块用于基于预设的CT阈值对当前的目标肺部医学CT影像数据进行肺实质区域提取；多任务分割及分类模块用于将所述目标肺实质图像数据分别输入多个肺部医学CT影像分割及分类模型，以得到多个肺部病灶区域分割及病灶分类结果数据，肺部医学CT影像分割及分类模型为nnUNet优化模型；分割及分类结果确定模块用于确定目标肺部病灶区域分割及病灶分类结果数据。本申请能够实现对肺部医学CT影像的自动化病灶区域分割及病灶分类，并能够在不要求数量来源相同的基础上，有效提高肺部医学CT影像分割及分类结果的可靠性及准确性。
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公开(公告)号：CN120047563A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510123065.3
申请日：2025-01-26
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 清华海峡研究院(厦门)
IPC: G06T11/00 , G06N3/0464 , G06N3/094 , G06F17/14
Abstract: 本发明涉及一种基于图像域端的超低剂量CT图像重建方法；该方法包括：获取多个患者的高低剂量配对CT图像，以配对CT图像中超低剂量CT图像为输入样本，低剂量CT图像为标签，构建训练样本集；初步构建CT图像重建单元和模型训练单元，基于训练样本集及模型训练单元对初步构建的CT图像重建单元进行训练；模型训练单元用于接收重建图像以及对应的低剂量CT图像，并基于多种损失函数融合的生成器复合损失和判别器损失，对CT图像重建单元进行迭代训练，得到收敛的CT图像重建单元；将待处理的超低剂量CT图像输入训练后的CT图像重建单元，得到重建后的CT图像。本发明解决了现有技术中的CT图像重建方法依赖于高端的CT扫描设备，以及图像重建质量差的问题。
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公开(公告)号：CN120036804A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510123067.2
申请日：2025-01-26
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 清华海峡研究院(厦门)
Abstract: 本发明涉及一种基于多能级广谱X线数据的金属伪影去除方法；该方法包括：获取含金属伪影的多个患者的双能级CT影像数据和多能级CT影像数据，以及去金属伪影后的标准影像数据，构建训练样本集；基于训练样本集中同一患者对应的不同能级的CT影像数据进行金属区域分割，得到金属区域掩膜图像；利用训练样本集和金属区域掩膜图像训练模型，得到收敛的金属伪影去除模型；对待处理的任一能级的CT影像数据输入金属伪影去除模型，得到去除金属伪影后的CT影像数据。本发明解决了现有技术中的金属伪影去除方法依赖于高端的CT扫描仪，或均采用模拟数据，数据能级单一，导致现有的方法泛化能力差，对低能级的CT扫描影像处理效果不佳的问题。
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