[发明专利]一种基于卷积神经网络的低剂量X射线乳腺成像方法在审
| 申请号： | 202111295954.6 | 申请日： | 2021-11-03 |
| 公开（公告）号： | CN114022377A | 公开（公告）日： | 2022-02-08 |
| 发明（设计）人： | 傅健;朱国港;张昌盛;明晨 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学宁波创新研究院 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T11/00;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人： | 安丽 |
| 地址： | 315800 浙江省宁波*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于卷积神经网络的低剂量X射线乳腺成像方法，包括：获取低剂量X射线乳腺图像；建立卷积神经网络；训练卷积神经网络；使用已训练网络对低剂量X射线乳腺图像进行降噪。本发明有效抑制低剂量X射线乳腺图像的量子噪声，提高低剂量X射线乳腺图像的图像质量，大大降低了临床X射线乳腺检测的辐射剂量；低剂量X射线乳腺图像的量子噪声近似服从泊松分布并依赖于像素值，使用传统降噪算法难以对其进行有效去除，本发明基于卷积神经网络并采用监督学习算法，学习低剂量X射线乳腺图像到标准剂量X射线乳腺图像的映射，能够有效抑制低剂量X射线乳腺图像噪声，提高图像质量，降低X射线乳腺检测的辐射剂量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 剂量 射线 乳腺 成像 方法 | ||
【主权项】：
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