[发明专利]一种基于深度学习的低剂量PET三维重建方法有效
| 申请号： | 202010087761.0 | 申请日： | 2020-02-11 |
| 公开（公告）号： | CN111325686B | 公开（公告）日： | 2021-03-30 |
| 发明（设计）人： | 朱闻韬;杨宝;周龙;叶宏伟;陈凌;饶璠;王瑶法 | 申请（专利权）人： | 之江实验室;明峰医疗系统股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T11/00;G06T17/00;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310023 浙江省杭州市余*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的低剂量PET三维重建方法，该方法包括将低剂量PET原始数据无损反投影至图像域，选取适当的三维深度神经网络结构以拟合低剂量PET反投影到标准剂量PET图像之间的映射，通过训练样本学习并固定网络参数后，实现从低剂量PET原始数据出发的PET图像三维重建，以获取比传统重建算法与图像域降噪处理噪声更低，分辨率更高的低剂量PET重建图像。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 剂量 pet 三维重建 方法 | ||
【主权项】：
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