一种基于深度学习的肺部CT图像参数重建方法、系统、终端及存储介质
摘要:
本申请所提供的一种基于深度学习的肺部CT图像参数重建方法、系统、终端及存储介质,所述方法包括:将获取的肺部CT图像输入至预设的渐进式上采样骨架网络模型,输出特征图像;将所述特征图像输入至3D卷积神经网络模型,所述3D卷积神经网络模型为肺内分支、肺外分支和肺掩码分支组成的卷积神经网络模型;通过所述肺掩码分支对所述特征图像的每个像素进行分类,确定肺内部分与肺外部分并进行分类标记;将所述特征图像的肺内部分、肺外部分分别输入至所述肺内分支、肺外分支进行特征学习,生成肺内图像与肺外图像;将所述肺内分支、肺外分支的生成图像组合构成完整的CT生成图像;本申请利用深度学习技术实现CT图像不同参数的转化。
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