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公开(公告)号：CN119919579A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411977720.3
申请日：2024-12-31
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T17/00 , G06T19/20 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度对称架构学习的脊柱3D模型重建方法，包括：将脊柱X射线图像旋转至集合角度；将旋转后的X射线图像重复D次并拼接形成一个高通道3D体积；将高通道3D体积输入生成对抗网络中以获得脊柱的3D预测模型；计算获取3D预测模型的不同生成图像的标准偏差以评估生成图像的质量差异，并基于质量差异选择生成器全局优化或局部优化3D预测模型；3D预测模型通过最小化生成器的损失获取脊柱的重建模型。本发明解决了现有的X‑Ray中重建脊柱的三维结构的方法存在过度依赖先验信息导致保真度低的问题。
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