[发明专利]一种基于多尺度卷积编码网络的低剂量CT图像复原方法有效
| 申请号： | 202110911552.8 | 申请日： | 2021-08-10 |
| 公开（公告）号： | CN113436118B | 公开（公告）日： | 2022-09-27 |
| 发明（设计）人： | 刘进;亢艳芹;强俊;王勇;张庭宇 | 申请（专利权）人： | 安徽工程大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06V10/44;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 安徽知问律师事务所 34134 | 代理人： | 金贝贝;平静 |
| 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多尺度卷积编码网络的低剂量CT图像复原方法，属于计算机断层成像技术领域。本发明具体公开了一种多尺度卷积编码网络，包括多尺度特征提取器，噪声伪影特征编码器，噪声伪影特征解码器和复原图像生成器四个部分，多尺度特征提取器是用于输入的低剂量CT图像的特征提取；噪声伪影特征编码器是对多尺度特征中的噪声伪影信息进行稀疏编码；噪声伪影特征解码器是解码出低剂量CT图像中的噪声伪影成分；复原图像生成器是将原输入的低剂量CT图像减去噪声伪影成分，输出复原后的CT图像。本发明可实现低剂量CT图像的高质量复原，使得复原后的图像噪声伪影少，图像质量更好，更有利于临床诊断和分析。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 卷积 编码 网络 剂量 ct 图像 复原 方法 | ||
【主权项】：
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