一种先验GAN模型医学影像生成方法

授权

摘要

本发明公开了一种先验GAN模型医学影像生成方法，具体涉及医学影像合成领域，包括以下步骤：步骤一、发明一个有意义的改进模型，即先验条件生成对抗网络PCGAN；步骤二、利用DGAN的思想，优化生成网络G和判别网络D；步骤三、通过主成分分析方法PCA构建器官的二维或三维形状空间，生成具有物理意义解释的标签图；步骤四、用优化的网络参数和先验标签生成医学影像。本发明用PCA生成具有物理意义解释的标签图，减少或取消后期专家参与数据标注，从而建立一个合成影像数据库，一定程度上解决基于数据的深度学习方法的有效样本稀缺的问题，整体使得本发明能够有效降低专家的工作量，提高工作效率。

基本信息

专利标题：

一种先验GAN模型医学影像生成方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN110458786A

申请号：

CN201910700326.8

公开（公告）日：

2019-11-15

申请日：

2019-07-31

授权号：

CN110458786B

授权日：

2022-05-17

发明人：

郑申海房斌李腊全

申请人：

重庆邮电大学

申请人地址：

重庆市南岸区崇文路2号

代理机构：

重庆市信立达专利代理事务所(普通合伙)

代理人：

陈炳萍

优先权：

CN201910700326.8

主分类号：

G06T5/50

IPC分类号：

G06T5/50 G06T11/00 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08