[发明专利]一种基于深度残差学习的CT图像金属伪影去除方法在审
| 申请号： | 201810455197.6 | 申请日： | 2018-05-14 |
| 公开（公告）号： | CN108596861A | 公开（公告）日： | 2018-09-28 |
| 发明（设计）人： | 张煜;黄霞;王剑 | 申请（专利权）人： | 南方医科大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 | 代理人： | 赵蕊红 |
| 地址： | 510515 广东省广州*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 一种基于深度残差学习的CT图像金属伪影去除方法，包括如下步骤：S1、采集目标对象的CT图像；S2、根据数值仿真实验，创建金属伪影的数据集；S3、将步骤S2中获得的数据集分为训练集图像和测试集图像；S4、构建深度残差学习网络；S5、将步骤S3中的训练集图像送至步骤S4构建的深度残差学习网络中训练，直至训练结束，获得已训练好的残差模型；S6、将步骤S3中的测试集图像中的每张图像输入至步骤S5中获得的残差模型中，得到每张图像对应的残差图像；S7、将步骤S3中的测试集图像中的每张图像减去步骤S6得到的残差图像，获得去除金属伪影的结果图像。该方法直接在图像域进行，不需要原始数据就能有效的去除CT图像中的金属伪影且不需要后处理。 | ||
| 搜索关键词： | 残差 金属伪影 去除 图像 测试集 训练集图像 残差图像 数据集 构建 学习 数值仿真实验 后处理 采集目标 结果图像 图像输入 原始数据 图像域 减去 网络 创建 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度残差学习的CT图像金属伪影去除方法，其特征在于，依次包括如下步骤：S1、采集目标对象的CT图像；S2、利用数值仿真实验，创建金属伪影的数据集；S3、将步骤S2中获得的数据集分为训练集图像和测试集图像；S4、构建深度残差学习网络；S5、将步骤S3中的训练集图像送至步骤S4构建的深度残差学习网络中训练，直至训练结束，获得已训练好的残差模型；S6、将步骤S3中的测试集图像中的每张图像输入至步骤S5中获得的残差模型中，得到每张图像对应的残差图像；S7、将步骤S3中的测试集图像中的每张图像减去步骤S6得到的残差图像，获得去除金属伪影的结果图像。
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