基于神经网络的胸部低剂量CT扫描参数的优化系统及方法

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基于神经网络的胸部低剂量CT扫描参数的优化系统及方法
申请号:CN202511309817
申请日期:2025-09-15
公开号:CN120938475A
公开日期:2025-11-14
类型:发明专利
摘要
本方案属于医学影像技术领域,具体涉及基于神经网络的胸部低剂量CT扫描参数的优化系统及方法。基于神经网络的胸部低剂量CT扫描参数的优化方法,包括以下步骤:S10:将不同尺寸的肺结节植入肝脏的体外模型,为不同型号的扫描设备设置不同扫描参数对体外模型进行LDCT扫描得到LDCT图像,使用评分模块对LDCT图像进行评分,根据评分结果从LDCT图像中选出合格的图像,获取合格的图像对应扫描设备型号、扫描参数、结节特征及辐射剂量,并建立ANN模型;S20:获取合格的图像对应的体外模型作为体外初始模型,通过随机算法生成种子数。本方案构建多变量耦合ANN模型,实现扫描前输出个性化参数、设备参数自动适配,解决现有辐射剂量估算方法无法扫描前按患者个体调剂量问题。
技术关键词
CT扫描参数 种子数 扫描设备 图像 剂量估算方法 多尺度特征融合 因子 兴趣 医学影像技术 去噪算法 主动脉弓 信噪比 体重 模拟肺 年龄 模块 分辨率 跨设备