CORREÇÃO AUTOMATIZADA DE REPRESENTAÇÕES DE VOXEL AFETADAS POR METAL DOS DADOS DE RAIOS X USANDO TÉCNICAS DE APRENDIZADO PROFUNDO

IPC Classification

Priority claims

Abstract

CORREÇÃO AUTOMATIZADA DE REPRESENTAÇÕES DE VOXEL AFETADAS POR METAL DOS DADOS DE RAIOS X USANDO TÉCNICAS DE APRENDIZADO PROFUNDO. A presente invenção se refere a um método implementado por computador para correção de uma representação de voxel dos dados de raios X afetados por metal, os dados de raios X afetados por metal representando os artefatos nos dados de raios X causados por metal ou por objetos metálicos em um volume de tecido que passa por formação de imagem por um formador de imagem de raios X, em que o método compreende uma primeira rede neural profunda 3D que recebe uma representação de voxel inicial dos dados de raios X afetados por metal em sua entrada e que gera um mapa de voxels em sua saída, o mapa de voxels identificando os voxels da representação de voxel inicial que pertencem a uma região de voxels que são afetados por metal; e, uma segunda rede neural profunda 3D que recebe a representação de voxel inicial e o mapa de voxels gerado pela primeira rede neural profunda 3D em sua entrada e que gera uma representação de voxel corrigida, a representação de voxel corrigida incluindo as estimativas de voxel para os voxels que são identificados pelo mapa de voxels como sendo parte de uma região afetada por metal, a primeira rede neural profunda 3D sendo treinada com base nos dados de treinamento e nos dados de referência que incluem as representações de voxel dos dados de raios X clínicos de uma parte do corpo pré-determinada de um paciente.