[发明专利]一种重建神经网络及其应用在审
| 申请号： | 202010795336.7 | 申请日： | 2020-08-10 |
| 公开（公告）号： | CN111950705A | 公开（公告）日： | 2020-11-17 |
| 发明（设计）人： | 郑海荣;李彦明;江洪伟;万丽雯;张其阳;胡占利 | 申请（专利权）人： | 深圳高性能医疗器械国家研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06T11/00 |
| 代理公司： | 北京市诚辉律师事务所 11430 | 代理人： | 范盈 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市龙华区观澜街道新*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 重建 神经网络 及其 应用 | ||
1.一种重建神经网络，其特征在于：包括第一卷积神经网络部、域变换模块和第二卷积神经网络部；
所述第一卷积神经网络部，用于不同射线计量情况下滤波器与不同几何成像条件下加权权重的学习；
所述域变换模块，用于数据从正弦域到图像域的正向流动，以及梯度误差从图像域到正弦域的反向传播；
所述第二卷积神经网络部，用于进一步加强第一级滤波加权网络功能，以及伪影的处理。
2.如权利要求1所述的重建神经网络，其特征在于：所述第一卷积神经网络部为一层或者多层结构。
3.如权利要求2所述的重建神经网络，其特征在于：所述第一卷积神经网络部为4层。
4.如权利要求1所述的重建神经网络，其特征在于：所述第二卷积神经网络部为一层或者多层结构。
5.如权利要求4所述的重建神经网络，其特征在于：所述第二卷积神经网络部为18层。
6.如权利要求5所述的重建神经网络，其特征在于：所述第二卷积神经网络部包括4个残差连接。
7.如权利要求1～6中任一项所述的重建神经网络，其特征在于：所述第一卷积神经网络部为滤波加权网络，所述第二卷积神经网络部为残差编码解码器网络；所述第一卷积神经网络部、所述域变换模块与所述第二卷积神经网络部级联。
8.如权利要求7所述的重建神经网络，其特征在于：所述域变换模块采用反投影变换算法，所述反投影变换算法支持数据的正向传播，所述反投影变换算法支持误差的反向传播。
9.如权利要求8所述的重建神经网络，其特征在于：所述重建神经网络的训练采用Adam优化算法。
10.一种重建神经网络的应用，其特征在于：将权利要求1～9中任一项所述的重建神经网络应用于X射线CT重建、超声波断层成像或者太赫兹断层成像。
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