[发明专利]使用深度卷积神经网络来改善锥形束CT图像质量的方法

权利要求书

1.一种用于训练深度卷积神经网络以减少至少一个投影空间图像中的一个或更多个伪影的方法，所述方法包括：

从一组患者中的每个患者收集至少一个受伪影污染的锥形束计算机断层成像投影空间图像和至少一个相应的伪影减少的锥形束计算机断层成像投影空间图像；以及

使用从所述一组患者中的每个患者收集的所述至少一个受伪影污染的锥形束计算机断层成像投影空间图像和所述至少一个相应的伪影减少的锥形束计算机断层成像投影空间图像来训练深度卷积神经网络,以减少投影空间图像中的一个或更多个伪影。

2.根据权利要求1所述的方法，包括：

从一组患者中的每个患者收集多对投影空间图像，其中，各对投影空间图像包括受伪影污染的锥形束计算机断层成像投影空间图像和相应的伪影减少的锥形束计算机断层成像投影空间图像；以及

使用从所述一组患者中的每个患者收集的所述多对投影空间图像来训练用于回归的深度卷积神经网络，以减少所述投影空间图像中的一个或更多个伪影。

3.根据权利要求1所述的方法，包括：

从一组患者中的每个患者收集多个视图相邻的受伪影污染的锥形束计算机断层成像投影空间图像和所述多个视图相邻的锥形束计算机断层成像投影空间图像中的相应的伪影减少的中心的锥形束计算机断层成像投影空间图像；以及

使用从所述一组患者中的每个患者收集的所述多个视图相邻的受伪影污染的锥形束计算机断层成像投影空间图像和所述多个视图相邻的锥形束计算机断层成像投影空间图像中的相应的伪影减少的中心的锥形束计算机断层成像投影空间图像来训练深度卷积神经网络，以减少多个视图相邻的锥形束计算机断层成像投影空间图像中的至少中心的锥形束计算机断层成像投影空间图像中的一个或更多个伪影。

4.根据权利要求1所述的方法，包括：

从一组患者中的每个患者收集三维的受伪影污染的锥形束计算机断层成像投影体积和相应的伪影减少的锥形束计算机断层成像投影体积；以及

使用从所述一组患者中的每个患者收集的所述三维的受伪影污染的锥形束计算机断层成像投影体积和所述相应的伪影减少的锥形束计算机断层成像投影体积来训练深度卷积神经网络，以减少所述锥形束计算机断层成像投影体积中的一个或更多个伪影。

5.一种使用深度卷积神经网络来减少从患者收集的投影空间图像中的一个或更多个伪影的方法，所述方法包括：

从所述患者收集至少一个受伪影污染的投影空间图像；以及

使用经训练的深度卷积神经网络来减少从所述患者收集的所述至少一个投影空间图像中的一个或更多个伪影，所述深度卷积神经网络包括通过使用从一组患者收集的多个投影空间图像来训练的模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述经训练的深度卷积神经网络接近实时地减少从所述患者收集的投影空间图像中的至少一个伪影，其中，所述至少一个伪影包括散射伪影或噪声伪影中的至少之一。

7.根据权利要求5所述的方法，包括：

从所述患者收集受伪影污染的锥形束计算机断层成像投影空间图像；以及

使用经训练的深度卷积神经网络来减少从所述患者收集的所述锥形束计算机断层成像投影空间图像中的一个或更多个伪影，所述深度卷积神经网络包括通过使用从一组患者中的每个患者收集的多对投影空间图像来训练的模型，其中，各对投影空间图像包括受伪影污染的锥形束计算机断层成像投影空间图像和相应的伪影减少的锥形束计算机断层成像投影空间图像。