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案件記録
基于双编码器生成对抗网络的截断CBCT合成CT生成的方法
発明不明
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§ Ⅰ
案件概要
発明者
谢凯; 倪昕晔; 徐玲; 高留刚; 孙佳伟; 林涛; 眭建锋
出願日
Jun 26, 2026
公開日
Oct 16, 2026
IPC分類
G06T 5/60 (2024.01)G06T 12/30 (2026.01)G06N 3/045 (2023.01)G06N 3/0475 (2023.01)G06N 3/082 (2023.01)G06V 10/80 (2022.01)
本发明提供了基于双编码器生成对抗网络的截断CBCT合成CT生成的方法,所述方法包括:对CBCT与pCT进行刚性配准,裁剪归一化并进行缩放,形成训练样本;构建MSCBCT‑Net,包含两个生成器和两个判别器,将CBCTt与pCT输入第一生成器,得到sCT;再将sCT与完整CBCT输入第二生成器得到伪CBCT,计算循环一致性损失,并通过判别器计算对抗损失,结合身份损失、结构一致性损失、梯度边缘损失与直方图匹配损失,采用LSGAN进行训练;将待处理的CBCTt图像与对应pCT图像直接输入训练好的MSCBCT‑Net输出合成CT,用于适应性放疗剂量计算。本发明为适应性放疗提供高质量、大视野、可直接用于剂量计算的合成CT图像,提升放疗计划的精准性与安全性。
外部リソース