[发明专利]一种基于深度学习的X射线光子计数探测器一致性校准方法有效
| 申请号： | 201910102672.6 | 申请日： | 2019-02-01 |
| 公开（公告）号： | CN109697476B | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 何鹏;冯鹏;任学智;杨博文;魏彪;龙邹荣;郭晓东;吴晓川 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G06V10/762 | 分类号： | G06V10/762;G06V10/30;G06N3/0464;G01N23/046 |
| 代理公司： | 重庆华科专利事务所 50123 | 代理人： | 康海燕 |
| 地址： | 400030 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的X射线光子计数探测器一致性校准方法，包括步骤：1、坏像素定位：使用聚类算法分析投影图像得出坏像素坐标；2、坏像素分类和补偿：使用相关性分析对坏像素进行分类得出探测器坏点位置并进行校准。3、投影图像噪声消除：使用标签数据训练卷积神经网络使消除投影图像中的噪声，完成对X射线光子计数探测器的一致性校准。本发明通过对后端投影图像进行分析得出探测器坏点坐标并校准，能更为精确地确定探测器坏像素位置，较为完整的消除投影图像中的量子噪声，比现有的前端校准方便快捷。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 射线 光子 计数 探测器 一致性 校准 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的X射线光子计数探测器一致性校准方法，其特征在于，包括步骤：(1)坏像素定位：使用聚类算法定位坏像素；(2)坏像素分类和校准：分析坏像素对应向量与正常像素向量之间的相关性，得出探测器坏点位置并补偿；(3)量子噪声消除：使用标签数据训练卷积神经网络使其可以消除投影噪声。
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