[发明专利]基于可控生成扩散模型的脑血管三维图像生成方法及系统在审
| 申请号： | 202310849254.X | 申请日： | 2023-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN116934965A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 涂圣贤;赵紫臣;陈彦凯 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06T17/00 | 分类号： | G06T17/00;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/26;G06V20/70;G06N3/0455;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京创赋致远知识产权代理有限公司 11972 | 代理人： | 邱晓宁;倪先元 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明属于网络数据处理及数字信息的传输技术领域，尤其涉及基于可控生成扩散模型的脑血管三维图像生成方法及系统，其包括图像裁切处理、生成模型训练、控制分支训练、控制图像生成，本发明解决现有技术存在由于医学图像的隐私性，大量图像数据的获取也是十分困难，从而很难获取到大量的图像标注，而且由于图像标注成本过高，进而影响监督深度学习的血管分割的分割效果的问题，具有获取大量的图像‑标注对，用于下游的有监督深度学习分割任务的技术效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 可控 生成 扩散 模型 脑血管 三维 图像 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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