[发明专利]一种基于多重约束的卷积神经网络校正图像伪影的方法在审
| 申请号： | 202110333370.7 | 申请日： | 2021-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN112991220A | 公开（公告）日： | 2021-06-18 |
| 发明（设计）人： | 郑海荣;李彦明;万丽雯;胡战利;邓富权 | 申请（专利权）人： | 深圳高性能医疗器械国家研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08;G16H30/20 |
| 代理公司： | 北京市诚辉律师事务所 11430 | 代理人： | 耿慧敏;朱伟军 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市龙华区观澜街道新*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多重约束的卷积神经网络校正图像伪影的方法。该方法包括：构建具有主干结构层和多个分支结构层的卷积神经网络，其中主干结构层以原始图像为输入，多个分支结构层分别以通过对原始图像降采样获得的不同级别分辨率的图像作为输入，并且每一分支结构层的最后一个卷积层的特征图像矩阵，都通过上采样恢复成与目标图像相同大小的矩阵图像；以设定的总体损失函数收敛为目标训练所述卷积神经网络，学习从低剂量原始图像到标准剂量目标图像之间的映射关系，并且训练过程中，主干结构层以及多个分支结构层的每一层均设置损失值。本发明在提高图像峰值信噪比和结构相似度的同时，增强图像细节信息。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多重 约束 卷积 神经网络 校正 图像 方法 | ||
【主权项】：
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