【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学图像处理，具体为脑细胞级血管网络三维重建的对抗生成网络模型。
技术介绍
1、在医学研究与临床实践中，脑部血管网络的精确三维重建对于理解脑部生理功能、诊断和治疗多种脑部疾病至关重要。随着医学影像技术的不断发展，磁共振血管成像(mra)和共聚焦显微镜扫描技术为获取脑部血管信息提供了有效手段。然而，目前在脑细胞级血管网络三维重建方面仍面临诸多挑战。
2、一方面，mra虽然能够呈现较大范围的血管结构，但对于微小血管以及血管壁的微观细节显示能力有限，分辨率难以达到脑细胞级别的精度要求。其成像原理基于血液的流动特性和组织的磁共振信号差异，在复杂的脑部血管环境中，容易受到多种因素干扰，导致部分微小血管信号丢失或模糊，影响重建的完整性和准确性。
3、另一方面，共聚焦显微镜扫描虽然能提供高分辨率的局部血管细节，但其成像范围较小，难以获取整个脑部血管网络的全貌。而且，单独使用共聚焦显微镜扫描数据进行重建，无法将局部信息与整体血管网络有效关联，无法满足对脑部血管网络整体分析的需求。
4、现有的三维重建方法...
【技术保护点】
1.一种脑细胞级血管网络三维重建的对抗生成网络模型，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的脑细胞级血管网络三维重建的对抗生成网络模型，其特征在于，所述时空卷积核与通道注意力模块的具体实现方法为：
3.根据权利要求2所述的脑细胞级血管网络三维重建的对抗生成网络模型，其特征在于，所述多尺度判别器的低分辨率全局判别单元的实现方法包括：
4.根据权利要求3所述的脑细胞级血管网络三维重建的对抗生成网络模型，其特征在于，所述高分辨率局部判别单元的实现方法包括：
5.根据权利要求1所述的脑细胞级血管网络三维重建的对抗生成网络模型...
【技术特征摘要】
1.一种脑细胞级血管网络三维重建的对抗生成网络模型，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的脑细胞级血管网络三维重建的对抗生成网络模型，其特征在于，所述时空卷积核与通道注意力模块的具体实现方法为：
3.根据权利要求2所述的脑细胞级血管网络三维重建的对抗生成网络模型，其特征在于，所述多尺度判别器的低分辨率全局判别单元的实现方法包括：
4.根据权利要求3所述的脑细胞级血管网络三维重建的对抗生成网络模型，其特征在于，所述高分辨率局部判别单元的实现方法包括：
5.根据权利要求1所述的脑细胞级血管网络三维重建的对抗生成网络模型，其特征在于，所述血管分叉点检测单元的概率密度估计模型采用高斯混合模型，具体步骤包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：胡文洁，邓雨晴，唐仁旺，李尚瑶，
申请(专利权)人：济宁医学院，
类型：发明
国别省市：
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