[发明专利]患者专用的深度学习图像降噪方法和系统有效
| 申请号： | 201910779576.5 | 申请日： | 2019-08-22 |
| 公开（公告）号： | CN110858391B | 公开（公告）日： | 2023-10-10 |
| 发明（设计）人： | 唐杰;埃里克·格罗斯;谢江;罗伊·尼尔森 | 申请（专利权）人： | 通用电气公司 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G16H30/20;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 上海专利商标事务所有限公司 31100 | 代理人： | 钱慰民;张鑫 |
| 地址： | 美国*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明题为“患者专用的深度学习图像降噪方法和系统”。本发明公开了使用深度学习网络模型来改善图像降噪的系统和方法。示例性系统包括输入数据处理器，该输入数据处理器用于处理第一患者的第一患者图像，以向第一患者图像添加第一噪声以形成有噪声的图像输入。示例性系统包括图像数据降噪器，该图像数据降噪器用于使用第一深度学习网络来处理有噪声的图像输入以识别第一噪声。图像数据降噪器用于使用有噪声的图像输入来训练第一深度学习网络。当第一深度学习网络被训练以识别第一噪声时，图像数据降噪器用于将第一深度学习网络部署为第二深度学习网络模型以应用于第一患者的第二患者图像以识别第二患者图像中的第二噪声。 | ||
| 搜索关键词： | 患者 专用 深度 学习 图像 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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