[发明专利]一种基于小波多尺度卷积特征编码的稀疏角度CT重建方法有效
| 申请号： | 202110331020.7 | 申请日： | 2021-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN113034641B | 公开（公告）日： | 2022-11-08 |
| 发明（设计）人： | 刘进;亢艳芹;强俊;王勇;夏振宇 | 申请（专利权）人： | 安徽工程大学 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00 |
| 代理公司： | 安徽知问律师事务所 34134 | 代理人： | 金贝贝 |
| 地址： | 241000 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于小波多尺度卷积特征编码的稀疏角度CT重建方法，属于计算机断层成像技术领域。本发明先对高质量的CT样本图像进行小波变换获得高频系数图，再对高频系数图进行多尺度卷积特征学习，构建多尺度滤波器字典；然后引入构建的多尺度滤波器字典，建立小波多尺度卷积特征编码约束的稀疏角度CT重建模型；对重建模型进行变量分解，分为卷积特征学习更新目标函数和重建图像更新目标函数；最后通过交替迭代的策略更新重建图像及多尺度滤波器字典，获得最终重建图像。本发明可有效减缓稀疏角度CT重建中的条状伪影及细节丢失情况，并提高重建图像对比度，促进稀疏角度CT扫描在临床诊断与治疗领域中的使用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 小波多 尺度 卷积 特征 编码 稀疏 角度 ct 重建 方法 | ||
【主权项】：
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