[发明专利]一种基于残差编码解码的医学图像降噪方法在审
| 申请号： | 201910586767.X | 申请日： | 2019-07-01 |
| 公开（公告）号： | CN110310244A | 公开（公告）日： | 2019-10-08 |
| 发明（设计）人： | 滕月阳;薛恒志 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 大连东方专利代理有限责任公司 21212 | 代理人： | 李馨 |
| 地址： | 110819 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于残差编码解码的医学图像降噪方法，包括：对采集的训练数据进行预处理；采用处理后的数据训练基于残差编码解码的卷积神经网络；利用训练后的卷积神经网络对高噪图像降噪，得到高质量图像。本发明解决了现有技术中存在的图像边缘损失、成像速度慢等问题，通过分层网络框架从像素数据中有效地学习高级特征，从而建立训练样本和训练标签之间复杂的非线性关系。 | ||
| 搜索关键词： | 解码 残差编码 卷积神经网络 医学图像 降噪 预处理 非线性关系 高质量图像 分层网络 高级特征 数据训练 图像边缘 图像降噪 像素数据 训练数据 训练样本 有效地 成像 标签 采集 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于残差编码解码的医学图像降噪方法，其特征在于，步骤包括：S100、对采集的训练数据进行预处理；S200、采用处理后的数据训练基于残差编码解码的卷积神经网络，所述网络包括编码器和解码器，所述编码器包括8个连续的卷积块，所述解码器包括11个卷积层和3个反卷积层；S300、利用训练后的卷积神经网络对高噪图像降噪，得到高质量图像。
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