[发明专利]一种基于神经网络的CT伪影抑制方法、设备以及介质有效
| 申请号： | 201910861446.6 | 申请日： | 2019-09-11 |
| 公开（公告）号： | CN110570492B | 公开（公告）日： | 2021-09-03 |
| 发明（设计）人： | 邢宇翔;杜牧歌;高河伟;刘以农;张丽;梁凯超 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 杨静 |
| 地址： | 100084*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 公开了一种用于训练神经网络的方法和设备、图像处理方法和设备以及存储介质。用于训练神经网络的方法包括：构建主干网络和域分类器。主干网络用于对带伪影CT图像进行处理，得到伪影抑制CT图像，域分类器用于对主干网络的域适应层的输出进行处理，得到对于带伪影CT图像所属类别的判别结果。域适应层用于提取所述带伪影CT图像的伪影特征。该类别包括带仿真伪影的CT图像和带实际伪影的CT图像。对主干网络和域分类器进行联合训练，以便基于损失函数对主干网络和域分类器的参数进行调整。当损失函数实现收敛时确定训练完成，将训练得到的主干网络作为目标神经网络。利用上述训练得到的目标神经网络能够实现针对实际扫描下带伪影CT图像的有效伪影抑制。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 ct 抑制 方法 设备 以及 介质 | ||
【主权项】：
1.一种用于训练神经网络的方法，包括：/n构建主干网络和域分类器；其中，所述主干网络用于对带伪影CT图像进行处理，得到伪影抑制CT图像，所述域分类器用于对所述主干网络的域适应层的输出进行处理，得到对于所述带伪影CT图像所属类别的判别结果，所述域适应层用于提取所述带伪影CT图像的伪影特征，所述类别包括：带仿真伪影的CT图像和带实际伪影的CT图像；/n对所述主干网络和所述域分类器进行联合训练，以便基于损失函数对所述主干网络和所述域分类器的参数进行调整；以及/n当所述损失函数实现收敛时确定训练完成，将训练得到的所述主干网络作为所述目标神经网络。/n
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