資料介紹
為了避免PET/CT對病人造成大劑量的X輻射傷害和更好地對PET/MRI混合成像系統進行信號衰減校正。在組織分割方法的指導下,利用遷移模糊聚類算法將對人體無傷害的磁共振成像(MRI)劃分成諸如空氣、液體、軟組織、骨頭等不同組織成分,然后賦予不同組織不同的線性衰減系數,以此來實現配準的PET成像的衰減校正工作。本方法具有三大好處:(l)遷移模糊聚類算法可以利用歷史高級知識來輔助當前病人MRI組織分割任務,從而保證了臨床有效性和魯棒性,降低了環境噪聲、數據缺失及個體解剖結構差異等因素對算法的不良影響;(2)本算法內嵌的基于遷移學習的簡單抽樣策略,在保證算法魯棒性的同時,極大地縮短了聚類劃分的整體時間,適用于醫學MRI大數據快速聚類分割的場合,因而有效地增強了算法的實用性;(3)本算法涉及的歷史MRI知識,都是通過歷史MRI源數據高度總結得到,非歷史MRI源數據,這有效地保護了病人隱私,符合醫學診斷的基本要求。通過在真實數據集上的實驗表明了上述優點。
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