[发明专利] 基于局部连接网络的光学断层肿瘤定位系统、方法和设备 – CN114052765A 全文链接一 全文链接二
| 基本信息 | |||
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申请号
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CN202111356648.9 |
申请日
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20211116 |
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公开（公告）号
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CN114052765A |
公开（公告）日
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20220218 |
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申请（专利权）人
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中国科学院自动化研究所 | ||
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申请人地址
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100190 北京市海淀区中关村东路95号
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发明人
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田捷;胡振华;张笑宁;郭李爽;张泽宇 | 专利类型 | 发明专利 |
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摘要
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本发明属于图像识别领域，具体涉及了一种基于局部连接网络的光学断层肿瘤定位系统、方法和设备，旨在解决现有的数理模型的近似求解造成误差的问题。本发明包括：获取待检测部位的CT结构图像；构建待测对象肿瘤原位模型，通过光学相机获取待测对象的肿瘤光学图像；通过分段线性灰度变换法进行图像增强，并采用双边高斯滤波方法进行去噪，获得增强去噪的光学图像；将所述增强去噪的光学图像映射到所述CT网格化结构数据，获得表面光信号强度分布图像基于所述表面光信号强度分布信息，通过基于注意力机制局部连接网络获取肿瘤定位信息。本发明通过学习表面光子强度和实际光源分布信息之间的复杂关系，从根本上避免了传统基于数理模型的近似误差。 | ||
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主权项
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1.一种基于局部连接网络的光学断层肿瘤定位系统，其特征在于，所述系统包括：CT图像采集模块、光学图像获取模块、增强去噪模块、映射配准模块和肿瘤定位模块；所述CT图像采集模块，配置为获取待检测部位的CT投影数据，将所述CT投影数据通过FeldKamp(FDK算法)进行锥形束重建，获得CT结构图像；所述CT结构图像为体素数据，对其进行网格化，得到CT网格化结构数据；所述光学图像获取模块，配置为构建待测对象肿瘤原位模型，通过光学相机获取待测对象肿瘤区域的契伦科夫光学图像；所述增强去噪模块，配置为基于所述目标肿瘤契伦科夫光学图像，通过分段线性灰度变换法进行图像增强，并采用双边高斯滤波方法进行去噪，获得增强去噪的光学图像；所述映射配准模块，配置为基于所述增强去噪的光学图像，通过针孔映射模型，将所述增强去噪的光学图像映射到所述CT网格化结构数据表面，获得表面光信号强度分布信息；所述肿瘤定位模块，配置为基于所述表面光信号强度分布信息，通过训练好的基于注意力机制局部连接网络获取肿瘤定位信息；所述基于注意力机制局部连接网络，包括顺次连接的全连接子网络和局部连接子网络，并通过复杂光源数据集训练获得。 | ||
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IPC信息
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IPC主分类号
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A61B6/03 | ||
| A 人类生活需要
A61 医学或兽医学；卫生学 A61B 诊断；外科；鉴定 A61B6/03 用电子计算机处理的层析X射线摄影机(回波层析X射线摄影法入A61B8/14；用于医学或生物学的数据处理装置入G06F17/00，G06F19/00)〔4〕 |
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法律状态信息
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法律状态公告日
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20220218 |
法律状态
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公开 | 法律状态信息 |
CN202111356648 20220218 公开 公开
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代理信息
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代理机构名称
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北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576 |
代理人姓名
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郭文浩;尹文会 |