公开(公告)号：CN115205107A

公开(公告)日：2022-10-18

申请号：CN202210337889.7

申请日：2022-03-31

Applicant: 佳能医疗系统株式会社

Inventor： 李子正 ,  周健 ,  蔡良 ,  余宙 ,  松浦正和 ,  根本拓也 ,  田口博基

IPC: G06T3/40 ,  G06T11/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N20/00

Abstract: 本实施方式的医用图像处理方法在具有第一像素尺寸的检测器的第一CT装置中，使用检测器的第一成像区域执行针对被检体的第一CT扫描，从而取得第一投影数据组，通过对第一投影数据组进行重构处理，取得具有第一分辨率的第一CT图像，通过将用于提高分辨率的机器学习模型应用于第一CT图像，取得分辨率比第一分辨率高的处理后CT图像，输出处理后CT图像用于进行显示或者解析处理。在医用图像处理方法中，机器学习模型是通过使用了基于第二投影数据组的第二CT图像的机器学习而获得的，该第二投影数据组是在具有比第一像素尺寸小的第二像素尺寸的检测器的第二CT装置中使用检测器的比第一成像区域小的第二成像区域来执行针对被检体的第二CT扫描而获得的。

公开(公告)号：CN117412710A

公开(公告)日：2024-01-16

申请号：CN202280037249.2

申请日：2022-11-30

Applicant: 佳能医疗系统株式会社

Inventor： 田口博基 ,  凑谷洋平

IPC: A61B6/03

Abstract: 实施方式的医用信息处理方法包括如下步骤：取得X射线CT图像(I1)、以及该X射线CT图像(I1)的摄影时的谱信息，按每个物质对所述X射线CT图像(I1)进行分割来取得该X射线CT图像(I1)中的物质的分布数据(D11、D12、D13)，基于所述谱信息以及每个物质的衰减系数，针对该分布数据(D11、D12、D13)进行正向投影处理，取得每个所述物质的多个正向投影数据(P11、P12、P13)，通过基于所述多个正向投影数据(P11、P12、P13)以及在所述X射线CT图像(I1)的生成中使用过的原始数据(R1)的机器学习，生成学习完成模型(M1)。