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龍圖騰網(wǎng)獲悉煙臺(tái)大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于CT圖合成DWI圖的方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120298235B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510763998.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T5/60；該發(fā)明授權(quán)一種基于CT圖合成DWI圖的方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì)是由鄭強(qiáng);張澤華;王璇設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-10向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于CT圖合成DWI圖的方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及二維圖像生成技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于CT圖合成DWI圖的方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì)；為解決現(xiàn)有技術(shù)中CT圖合成DWI圖質(zhì)量低的問題，本發(fā)明首先基于CT圖與對(duì)應(yīng)DWI圖獲取初始掩碼圖，與CT圖進(jìn)行融合得到掩碼融合特征圖；然后，將掩碼融合特征圖進(jìn)行多頻注意力編碼器處理，提升高頻與低頻信息的融合質(zhì)量，得到多頻融合特征圖；并將標(biāo)準(zhǔn)DWI圖的腦網(wǎng)絡(luò)特征圖進(jìn)行通道和空間注意力網(wǎng)絡(luò)處理后，與多頻融合特征圖的殘差連接特征進(jìn)行拼接卷積網(wǎng)絡(luò)處理，得到偽DWI生成圖；最后，通過控制腦網(wǎng)絡(luò)特征損失值和內(nèi)容損失值，來提高CT圖合成DWI圖的圖像質(zhì)量。

本發(fā)明授權(quán)一種基于CT圖合成DWI圖的方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于CT圖合成DWI圖的方法，其特征在于，包括如下操作： S1、獲取若干個(gè)CT圖和各自對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)DWI圖，形成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練CT圖生成DWI圖模型，直至訓(xùn)練損失值小于損失閾值，得到CT圖生成DWI圖訓(xùn)練模型； CT圖生成DWI圖模型中的處理過程為： 步驟1、CT圖經(jīng)腦組織區(qū)域提取網(wǎng)絡(luò)處理，得到腦組織區(qū)域特征圖；腦組織區(qū)域特征圖和標(biāo)準(zhǔn)DWI圖經(jīng)初始掩碼圖生成網(wǎng)絡(luò)處理，得到初始掩碼特征圖；初始掩碼特征圖與CT圖經(jīng)掩碼引導(dǎo)特征融合網(wǎng)絡(luò)處理，得到掩碼融合特征圖； 步驟2、掩碼融合特征圖經(jīng)多頻注意力編碼器處理，得到多頻融合特征圖；標(biāo)準(zhǔn)DWI圖經(jīng)腦網(wǎng)絡(luò)特征提取網(wǎng)絡(luò)處理，得到DWI腦網(wǎng)絡(luò)特征圖；DWI腦網(wǎng)絡(luò)特征圖經(jīng)空間和通道注意力網(wǎng)絡(luò)處理，得到腦網(wǎng)絡(luò)注意力融合圖； 多頻融合特征圖經(jīng)若干次殘差連接網(wǎng)絡(luò)處理，得到多頻殘差連接特征圖； 多頻殘差連接特征圖與腦網(wǎng)絡(luò)注意力融合圖經(jīng)拼接卷積網(wǎng)絡(luò)處理，得到偽DWI生成圖； 步驟3、當(dāng)偽DWI生成圖與DWI腦網(wǎng)絡(luò)特征圖的腦網(wǎng)絡(luò)特征損失值，偽DWI生成圖的不同卷積尺度特征圖分別與標(biāo)準(zhǔn)DWI圖的內(nèi)容損失值，分別小于各自對(duì)應(yīng)損失閾值時(shí)，訓(xùn)練結(jié)束； S2、將待處理CT圖輸入CT圖生成DWI圖訓(xùn)練模型中處理，得到DWI生成圖。

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