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本发明公开了一种基于深度学习从多序列MR中生成伪CT的影像生成系统,包括:数据收集模块,用于收集数据集,包括CT影像和多序列MR影像数据,并将数据集划分为训练集和测试集;影像生成模型训练模块,用于利用训练集中相应模态的小批次数据,分别对基于CNN的生成器GCT和GMR以及判别器DCT和DMR进行迭代训练,得到最优影像生成模型;影像生成模块,用于从测试集的多序列MR影像中生成伪CT影像。本发明基于循环生成对抗网络,通过多序列特征融合策略,充分利用MR影像不同序列之间的互补特征,显著提升伪CT影像的
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112802046 B
(45)授权公告日 2022.06.14
(21)申请号 202110117854.8 G06V 10/44 (2022.01)
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