[发明专利]低剂量CT图像去噪网络的训练方法及系统

权利要求书

1.一种低剂量CT图像去噪网络的训练方法，其特征在于，包括步骤：

获取训练数据集，所述训练数据集包括多个训练图像块组，每一个所述训练图像块组包括第一图像块和第二图像块，所述第一图像块、第二图像块分别为低剂量CT图像、标准剂量CT图像块中位于同一位置的图像块；

建立低剂量CT图像去噪网络，所述低剂量CT图像去噪网络包括依次连接的第一卷积层、卷积模块、第一融合层以及第二卷积层，所述第一融合层用于对所述卷积模块的输入信号和所述卷积模块的输出信号进行融合，所述卷积模块包括至少一个卷积网络，所述至少一个卷积网络依次连接，每一个所述卷积网络包括依次连接的通道层、第三卷积层及第二融合层，所述通道层包括第一通道，所述第一通道包括第四卷积层和第一反卷积层，所述第四卷积层、第一反卷积层交替连接，所述第二融合层用于对所述卷积网络的输入信号和所述第三卷积层的输出信号进行融合；

利用所述训练数据集对所述低剂量CT图像去噪网络进行训练，获得更新后的低剂量CT图像去噪网络；

其中，利用所述训练数据对所述低剂量CT图像进行训练具体包括：

将所述多个训练图像块组中的第一图像块输入所述低剂量CT图像去噪网络，获得多个输出图像；

根据所述多个输出图像分别和所述多个训练图像块组中的第二图像块构建损失函数；

对所述损失函数的最小值进行优化，获得优化后的网络参数；

利用优化后的网络参数对所述低剂量CT图像去噪网络进行更新；

其中，所述损失函数为：

其中，loss(θ)表示损失函数，n表示训练数据集中训练图像块组的个数，G(X_i；θ)表示第i个输出图像，Y_i表示第i个训练图像块组中的第二图像块。

2.根据权利要求1所述的训练方法，其特征在于，所述第四卷积层、第一反卷积层依次交替连接。

3.根据权利要求1所述的训练方法，其特征在于，所述第一反卷积层、第四卷积层依次交替连接。

4.根据权利要求2所述的训练方法，其特征在于，所述通道层还包括第二通道和拼接层，所述第二通道与所述第一通道并联连接，所述拼接层连接于所述通道层与所述第三卷积层之间，所述拼接层用于将所述第一通道的输出信号和所述第二通道的输出信号进行拼接；所述第二通道包括第五卷积层和第二反卷积层，所述第二反卷积层、第五卷积层依次交替连接。

5.根据权利要求3所述的训练方法，其特征在于，所述通道层还包括第二通道和拼接层，所述第二通道与所述第一通道并联连接，所述拼接层连接于所述通道层与所述第三卷积层之间，所述拼接层用于将所述第一通道的输出信号和所述第二通道的输出信号进行拼接；所述第二通道包括第五卷积层和第二反卷积层，所述第二反卷积层、第五卷积层依次交替连接。