[发明专利]基于深度多重解析网络的缺失CT投影数据估计方法在审
| 申请号： | 201910391946.8 | 申请日： | 2019-05-13 |
| 公开（公告）号： | CN109903356A | 公开（公告）日： | 2019-06-18 |
| 发明（设计）人： | 戴修斌;林语萱;刘天亮;晏善成 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 董建林;张欢欢 |
| 地址： | 210023 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度多重解析网络的缺失CT投影数据估计方法，属于医学图像重建技术领域。方法包括：获取一定数量的完全CT投影数据图像，对每个图像进行部分遮挡，得到缺失部分的CT投影数据原图和具有缺失区域的缺失CT投影数据图像；将缺失部分的CT投影数据原图和具有缺失区域的缺失CT投影数据图像作为训练数据，输入预设的深度多重解析网络模型进行训练，深度多重解析网络模型使用局部鉴别器和全局鉴别器两个鉴别器；利用S2中已训练的深度多重解析网络模型进行预测得到缺失部分的CT投影数据图像；根据预测的缺失部分CT投影数据图像，重建出CT投影数据图像。本发明的方法使得生成的CT投影数据图像的缺失区域边界更具连贯性。 | ||
| 搜索关键词： | 图像 多重解析 缺失区域 网络模型 鉴别器 训练数据 医学图像 连贯性 预测 重建 预设 遮挡 网络 全局 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度多重解析网络的缺失CT投影数据估计方法，其特征是，包括以下步骤：S1，获取一定数量的完全CT投影数据图像，对每个图像进行部分遮挡，得到缺失部分的CT投影数据原图和具有缺失区域的缺失CT投影数据图像；S2，将缺失部分的CT投影数据原图和具有缺失区域的缺失CT投影数据图像作为训练数据，输入预设的深度多重解析网络模型，以训练该模型预测缺失部分CT投影数据图像；S3，对待测的缺失CT投影数据图像，利用S2中已训练的深度多重解析网络模型进行预测得到缺失部分的CT投影数据图像；S4，根据预测的缺失部分CT投影数据图像，重建出CT投影数据图像。
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