[发明专利]用于通过深度学习网络对医疗图像进行去噪的系统和方法在审
| 申请号： | 201910958461.2 | 申请日： | 2019-10-10 |
| 公开（公告）号： | CN111081354A | 公开（公告）日： | 2020-04-28 |
| 发明（设计）人： | 罗伯特·马克·莱贝尔 | 申请（专利权）人： | 通用电气公司 |
| 主分类号： | G16H30/40 | 分类号： | G16H30/40;G06T5/00 |
| 代理公司： | 上海专利商标事务所有限公司 31100 | 代理人： | 侯颖媖;钱慰民 |
| 地址： | 美国*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明题为“用于通过深度学习网络对医疗图像进行去噪的系统和方法”。本发明提供了用于选择性地对医疗图像进行去噪的方法和系统。在示例性方法中，训练一个或多个深度学习网络以将损坏图像映射到对应的损坏图像中存在的第一类型和第二类型的伪影上。然后，使用一个或多个已训练的学习网络来从特定医疗图像中挑选出第一类型和第二类型的伪影。在第一程度上移除第一类型的伪影，并且在第二程度上移除第二类型的伪影。第一程度和所述第二程度可以不同。例如，一种类型的伪影可以被完全抑制，而另一种类型的伪影可以从医疗图像被部分地移除。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 通过 深度 学习 网络 医疗 图像 进行 系统 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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