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公开(公告)号：CN106963405B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201710173916.0
申请日：2017-03-22
申请人： 浙江大学
摘要： 本发明公开了一种新型口腔锥束CT，包括牙托部分、机头部分和立柱部分，立柱部分包括主立柱和固定在主立柱上的线性导轨，牙托部分通过牙托支架与机头部分固定连接，机头部分通过线性导轨和主立柱滑动连接；牙托部分包括牙托支架、支板滑轨、支板、第一脸颊座、第二脸颊座、第一头颅固定杆、第二头颅固定杆、牙托、下巴托、底板、第一导杆座、第二导杆座、第一滑动座、第二滑动座、第一圆齿条、第二圆齿条和直齿轮；本发明牙托部分调整精度高，结构稳定性好；立柱部分，滑座和线性导轨的相对滑动通过伺服电机进行控制，从而提高了控制及传动精度。
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公开(公告)号：CN111179228A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911295085.X
申请日：2019-12-16
申请人： 浙江大学
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的单能CT能谱成像方法，包括以下步骤：以单能CT图像和标签高能CT图像作为一个训练样本，组成训练集；基于深度学习网络构建用于根据输入的单能CT图像预测输出高能CT图像的图像转换模型，并利用训练集训练该图像转换模型以确定图像转换模型的模型参数；将需要成像的单能CT图像输入至模型参数确定的图像转换模型中，进计算输出高能CT图像。该方法可以实现使用单能CT图像快速、准确和鲁棒地获得高能CT图像，满足临床的需求。
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公开(公告)号：CN110428395B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN201910537340.0
申请日：2019-06-20
申请人： 浙江大学
摘要： 本发明公开了一种单能谱CT图像的多材料分解方法，包括：(1)获取单能谱CT图像；(2)针对CT图像，根据CT图像域多材料分解理论，构建包括数据保真项和三项惩罚项的分解目标函数，数据保真项保证测量值和真实值的误差尽可能小，三项惩罚项中，第一项使用全变分项保证CT材料图像的分段常数特性，第二项使用0范数项保证CT图像中材料的稀疏性，第三项使用特征函数项保证多材料分解结果满足体积分数在0到1之间且所有材料体积分数加和为1的约束；(3)采用基于双材料假设的矩阵求逆方法求取目标函数的初始值并采用交替方向乘子法对目标函数进行求解，实现了在单能普通CT下多种材料的精确分解，分解精度和双能CT相当。
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公开(公告)号：CN110390700B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201910607536.2
申请日：2019-07-05
申请人： 浙江大学
IPC分类号： G06T11/00
摘要： 本发明公开了一种基于区块匹配的图像域精准双能CT多材料分解方法。基于人体组成材料有限性和同种材料内部灰度相似性，使用稀疏约束和边界保持作为正则化项，建立双能多材料分解的通用模型；首先使用区块匹配法寻找CT图像内像素块间相似性，将高相似度像素块划分为同一相似块组，然后根据相似块组和基材料之间的距离预先判断像素块中的材料组成并提取主成分；通过求解模型的简化和近似替代降低求解模型的复杂度；最后，使用预判的材料组成作为像素块的分解基，在分解基中求解目标函数进行多材料分解。本发明方法得到的基材料图像与直接分解的基材料图像相比，可以大幅度提升基材料分解精度，有效降低图像噪声。
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公开(公告)号：CN110428395A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910537340.0
申请日：2019-06-20
申请人： 浙江大学
摘要： 本发明公开了一种单能谱CT图像的多材料分解方法，包括：(1)获取单能谱CT图像；(2)针对CT图像，根据CT图像域多材料分解理论，构建包括数据保真项和三项惩罚项的分解目标函数，数据保真项保证测量值和真实值的误差尽可能小，三项惩罚项中，第一项使用全变分项保证CT材料图像的分段常数特性，第二项使用0范数项保证CT图像中材料的稀疏性，第三项使用特征函数项保证多材料分解结果满足体积分数在0到1之间且所有材料体积分数加和为1的约束；(3)采用基于双材料假设的矩阵求逆方法求取目标函数的初始值并采用交替方向乘子法对目标函数进行求解，实现了在单能普通CT下多种材料的精确分解，分解精度和双能CT相当。
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公开(公告)号：CN106963405A
公开(公告)日：2017-07-21
申请号：CN201710173916.0
申请日：2017-03-22
申请人： 浙江大学
CPC分类号： A61B6/032 , A61B6/04 , A61B6/145 , A61B6/4085 , A61B6/44 , A61B6/4429 , A61B6/5211 , A61B6/5258
摘要： 本发明公开了一种新型口腔锥束CT，包括牙托部分、机头部分和立柱部分，立柱部分包括主立柱和固定在主立柱上的线性导轨，牙托部分通过牙托支架与机头部分固定连接，机头部分通过线性导轨和主立柱滑动连接；牙托部分包括牙托支架、支板滑轨、支板、第一脸夹座、第二脸夹座、第一头颅固定杆、第二头颅固定杆、牙托、下巴托、底板、第一导杆座、第二导杆座、第一滑动座、第二滑动座、第一圆齿条、第二圆齿条和直齿轮；本发明牙托部分调整精度高，结构稳定性好；立柱部分，滑座和线性导轨的相对滑动通过伺服电机进行控制，从而提高了控制及传动精度。
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公开(公告)号：CN109875591B
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN201910195083.7
申请日：2019-03-14
申请人： 浙江大学
摘要： 本发明公开了一种锥束CT系统的几何标定方法。该方法不需要额外设计加工配件，通过简单束光器调节和无特殊要求的标定模体即可实现几何参数的标定。该方法通过刚性配准获得单次CT扫描中每张投影图相对于第一张投影图的偏差，可满足误差来源丰富且规律性或周期性不强的复杂情况下的应用需求。在基于配准方法的投影图修正后，该方法将六个标定参数简化为代表主要误差来源的包含单方向的平移偏移量和轴偏角的两个参数，并通过单层重建图和计算熵的方式求解优化问题，其中采用基于梯度下降的优化算法，方法简单直接，计算效率高，可快速获得几何修正参数估算结果。
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公开(公告)号：CN110390700A
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201910607536.2
申请日：2019-07-05
申请人： 浙江大学
IPC分类号： G06T11/00
摘要： 本发明公开了一种基于区块匹配的图像域精准双能CT多材料分解方法。基于人体组成材料有限性和同种材料内部灰度相似性，使用稀疏约束和边界保持作为正则化项，建立双能多材料分解的通用模型；首先使用区块匹配法寻找CT图像内像素块间相似性，将高相似度像素块划分为同一相似块组，然后根据相似块组和基材料之间的距离预先判断像素块中的材料组成并提取主成分；通过求解模型的简化和近似替代降低求解模型的复杂度；最后，使用预判的材料组成作为像素块的分解基，在分解基中求解目标函数进行多材料分解。本发明方法得到的基材料图像与直接分解的基材料图像相比，可以大幅度提升基材料分解精度，有效降低图像噪声。
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公开(公告)号：CN109875591A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910195083.7
申请日：2019-03-14
申请人： 浙江大学
摘要： 本发明公开了一种锥束CT系统的几何标定方法。该方法不需要额外设计加工配件，通过简单束光器调节和无特殊要求的标定模体即可实现几何参数的标定。该方法通过刚性配准获得单次CT扫描中每张投影图相对于第一张投影图的偏差，可满足误差来源丰富且规律性或周期性不强的复杂情况下的应用需求。在基于配准方法的投影图修正后，该方法将六个标定参数简化为代表主要误差来源的包含单方向的平移偏移量和轴偏角的两个参数，并通过单层重建图和计算熵的方式求解优化问题，其中采用基于梯度下降的优化算法，方法简单直接，计算效率高，可快速获得几何修正参数估算结果。
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公开(公告)号：CN207506583U
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201720282625.0
申请日：2017-03-22
申请人： 浙江大学
摘要： 本实用新型公开了一种新型口腔锥束CT，包括牙托部分、机头部分和立柱部分，立柱部分包括主立柱和固定在主立柱上的线性导轨，牙托部分通过牙托支架与机头部分固定连接，机头部分通过线性导轨和主立柱滑动连接；牙托部分包括牙托支架、支板滑轨、支板、第一脸颊座、第二脸颊座、第一头颅固定杆、第二头颅固定杆、牙托、下巴托、底板、第一导杆座、第二导杆座、第一滑动座、第二滑动座、第一圆齿条、第二圆齿条和直齿轮；本实用新型牙托部分调整精度高，结构稳定性好；立柱部分，滑座和线性导轨的相对滑动通过伺服电机进行控制，从而提高了控制及传动精度。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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