[发明专利]一种基于同形适应学习的头部CT金属伪影校正方法有效
| 申请号： | 202010939063.9 | 申请日： | 2020-09-09 |
| 公开（公告）号： | CN113706643B | 公开（公告）日： | 2023-06-30 |
| 发明（设计）人： | 谢世朋;宋振荣;庄文芹 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00;G06T5/00;G06N3/08;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 重庆壹手知专利代理事务所(普通合伙) 50267 | 代理人： | 刘军 |
| 地址： | 210003*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于同形适应学习的头部CT金属伪影校正方法。通过使用17层卷积神经网络，构建深度学习的生成框架；结合使用VGG19模型对CT图像进行特征提取；利用CT连续切片的先验信息和CT结构的相似性，对数据集进行扩充；为了解决医学类数据失准的问题，将改进的抗噪损失用于网络，通过平衡风格损失和内容损失的比重，在逐步迭代的过程中，达到去除金属伪影且保留原始疾病信息的目的；结果评价，在临床数据集和模拟数据集上进行训练和测试，综合评价方法，对模型进行评估。本发明实现了对头部CT伪影的校正，在保留图像细节信息的同时，没有新伪影产生，也没有造成模糊，提高了临床诊断的准确性，具有良好的实用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 同形 适应 学习 头部 ct 金属 校正 方法 | ||
【主权项】：
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