[发明专利]基于卷积稀疏编码网络的低剂量CT图像噪声伪影分解方法在审
| 申请号： | 202110772882.3 | 申请日： | 2021-07-08 |
| 公开（公告）号： | CN113379868A | 公开（公告）日： | 2021-09-10 |
| 发明（设计）人： | 刘进;亢艳芹;强俊;王勇;夏振宇 | 申请（专利权）人： | 安徽工程大学 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00;G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 安徽知问律师事务所 34134 | 代理人： | 金贝贝;于婉萍 |
| 地址： | 241000 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于卷积稀疏编码网络的低剂量CT图像噪声伪影分解方法，属于计算机断层成像技术领域。本发明先获取多组匹配的低剂量和常规剂量的CT图像，相减以获得噪声伪影图像，并组成训练数据集；建立关于低剂量CT图像与噪声伪影图像的卷积稀疏编码网络，获取低剂量CT图像中的噪声伪影特征；使用训练数据集对已构建好的卷积稀疏编码网络进行训练，获得网络模型参数；最后，用训练好的网络来处理低剂量CT图像，实现低剂量CT图像中噪声伪影的分解。本方法可将低剂量CT图像中的噪声伪影和人体解剖组织结构有效区分，使得分解后的图像质量得到提高，降低噪声伪影对临床诊断和分析的影响，促进低剂量CT成像在临床中广泛使用。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 稀疏 编码 网络 剂量 ct 图像 噪声 分解 方法 | ||
【主权项】：
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