[发明专利]一种基于深度学习的低剂量锥束CT图像重建方法有效
| 申请号： | 202011371624.6 | 申请日： | 2020-11-30 |
| 公开（公告）号： | CN112348936B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 李强;晁联盈;王燕丽 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06T17/00 | 分类号： | G06T17/00;G06T5/00;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/0475;G06N3/094 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 李智 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的低剂量锥束CT图像重建方法，属于医学图像领域，包括：将低剂量锥束CT原始投影数据变换为多幅投影图像；将多幅投影图像分别输入至已训练好的投影域深度卷积神经网络，由投影域深度卷积神经网络预测投影图像中的噪声分布，并从中减去噪声分布，输出相应的高质量投影图像；对所得到的高质量投影图像进行三维重建，得到锥束CT图像；进一步包括：将三维重建得到的锥束CT图像输入至已训练好的图像域深度卷积神经网络，以由图像域深度卷积神经网络消除锥束CT图像中的噪声和伪影，输出高质量的锥束CT图像作为最终的重建结果。本发明能够在降低锥束CT的X射线剂量的同时，提高重建的锥束CT图像的质量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 剂量 ct 图像 重建 方法 | ||
【主权项】：
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