【技术实现步骤摘要】
本申请属于医学图像处理领域。具体涉及一种用于提高合成ct图像质量的多任务学习方法。
技术介绍
1、art是图像引导放疗(image guided radiation therapy，igrt)延伸出来的新型放疗技术，其旨在实施放疗计划前借助cbct图像检查放疗计划的有效性，并根据肿瘤大小、位置的变化以及患者的解剖变化灵活调整放疗计划。当发现患者体内肿瘤位置和形态出现明显变化时，及时调整治疗方案，以确保放疗的精准度，实现最佳肿瘤覆盖率的同时，最大限度地减少对健康组织的辐射剂量。这种个性化的治疗方式，在提高肿瘤局部控制率、降低复发率以及改善患者生活质量等方面显示出积极的效果。
2、在放疗初期，患者通过模拟定位获取计划ct(planning ct，pct)图像，其不仅可以用于精确显示肿瘤和健康组织的解剖结构和位置信息，而且图像的ct值还可以转化成电子密度用于放疗计划的设计。与pct相比，用于患者摆位验证的cbct图像质量较差，伪影严重，且软组织成像分辨率低，导致cbct图像ct值不准确，无法直接支持放疗计划的优化与调整。
<...【技术保护点】
1.一种用于提高合成CT图像质量的多任务学习方法，其特征在于，该方法由一个包含提取全局特征的共享网络和三个关注特定任务特征的注意力网络组成，利用pCT图像制作标签优化网络参数，损失函数由各个子任务的损失函数加权复合而成，所述三个特定任务包括全局图像生成任务IsCT、软组织区域生成任务Itissue和骨区域分割任务Xbone。
2.根据权利要求1所述的一种用于提高合成CT图像质量的多任务学习方法，其特征在于，该方法包括输入、训练和测试三个阶段：
3.根据权利要求2所述的一种用于提高合成CT图像质量的多任务学习方法，其特征在于，
4.根...
【技术特征摘要】
1.一种用于提高合成ct图像质量的多任务学习方法，其特征在于，该方法由一个包含提取全局特征的共享网络和三个关注特定任务特征的注意力网络组成，利用pct图像制作标签优化网络参数，损失函数由各个子任务的损失函数加权复合而成，所述三个特定任务包括全局图像生成任务isct、软组织区域生成任务itissue和骨区域分割任务xbone。
2.根据权利要求1所述的一种用于提高合成ct图像质量的多任务学习方法，其特征在于，该方法包括输入、训练和测试三个阶段：
3.根据权利要求2所述的一种用于提高合成ct图像质量的多任务学习方法，其特征在于，
4.根据权利要求1所述的一种用于提高合成ct图像质量的多任务学习方法，其特征在于，
5.根据权利要求1所述的一种用于提高合成ct图像质量的多任务学习方法，其特征在于，所述共享网络包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：朱叶晨，高欣，付紫维，
申请(专利权)人：济南国科医工科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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