[发明专利]一种基于深度学习的兆伏级CT图像去噪方法及系统在审
| 申请号： | 202111276494.2 | 申请日： | 2021-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN113822821A | 公开（公告）日： | 2021-12-21 |
| 发明（设计）人： | 赵增敬;王振立;马星民;张珺倩;牛四杰;董吉文;朱健 | 申请（专利权）人： | 山东第一医科大学附属肿瘤医院（山东省肿瘤防治研究院;山东省肿瘤医院） |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 董领逊 |
| 地址： | 250117 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的兆伏级CT图像去噪方法及系统。该方法包括：获取目标图像；所述目标图像为待去噪的兆伏级CT图像；将所述目标图像输入经训练的神经网络模型，得到去噪后的目标图像；所述神经网络模型为：以兆伏级CT样本图像为输入，以所述兆伏级CT样本图像对应的KVCT图像为标签，训练得到的神经网络模型；所述神经网络模型包括REDCNN网络以及连接在REDCNN网络最后一快捷连接之前的自注意力门结构。本发明降低了MVCT图像的噪声，并增强了软组织边缘细节，使得软组织的对比度得到了提高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 兆伏级 ct 图像 方法 系统 | ||
【主权项】：
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