[发明专利]一种基于无监督学习的低剂量CT图像恢复方法及系统在审
| 申请号： | 202210424881.4 | 申请日： | 2022-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN114708352A | 公开（公告）日： | 2022-07-05 |
| 发明（设计）人： | 李章勇;王芸;伍佳;黄志伟;秦对 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00;G06T5/00;G06T5/50;G06K9/62;G06V10/80 |
| 代理公司： | 重庆辉腾律师事务所 50215 | 代理人： | 卢胜斌 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明属于医学图像处理技术领域，涉及一种基于无监督学习的低剂量CT图像恢复方法及系统；包括获取低剂量CT图像并采用全变分模型进行特征分解，得到基础层图像和细节层图像；对基础层图像下采样得到内容特征图像和潜在纹理层图像，分别对内容特征层图像和细节层图像进行图像增强和降噪处理，得到基础层增强图像和细节层降噪图像；将潜在纹理层图像、基础层增强图像和细节层降噪图像分段融合得到低剂量CT恢复图像；本发明将低剂量CT图像进行解耦，对低频区进行对比度增强，对高频区进行去噪，提高了整体图像质量，减少医生误诊率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 剂量 ct 图像 恢复 方法 系统 | ||
【主权项】：
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