[发明专利]基于Swin Transformer的低剂量CT去噪方法在审
申请号: | 202210721111.6 | 申请日: | 2022-06-24 |
公开(公告)号: | CN115049554A | 公开(公告)日: | 2022-09-13 |
发明(设计)人: | 李磊;朱林林;韩玉;闫镔;席晓琦;谭思宇;符慧娟;孙艳敏 | 申请(专利权)人: | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 |
主分类号: | G06T5/00 | 分类号: | G06T5/00;G06V10/30;G06V10/80 |
代理公司: | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人: | 刘莹莹 |
地址: | 450000 河*** | 国省代码: | 河南;41 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | 本发明提供一种基于Swin Transformer的低剂量CT去噪方法。该方法包括:步骤1:构建并训练去噪深度网络,所述去噪深度网络包括噪声估计子网络和基于Swin Transformer的去噪和图像恢复子网络;步骤2:将待去噪CT投影输入至训练好的噪声估计子网络中得到噪声水平估计图;步骤3:将所述待去噪CT投影和对应的噪声水平估计图同时输入至训练好的基于Swin Transformer的去噪和图像恢复子网络中得到去噪后的CT投影。本发明可以快速有效地解决低剂量CT噪声去除问题。 | ||
搜索关键词: | 基于 swin transformer 剂量 ct 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国人民解放军战略支援部队信息工程大学,未经中国人民解放军战略支援部队信息工程大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/patent/202210721111.6/,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 基于Transformer+LSTM神经网络模型的商品销量预测方法及装置
- 一种基于Transformer模型自然场景文字识别方法
- 一种深度Transformer级联神经网络模型压缩算法
- 点云分割方法、系统、介质、计算机设备、终端及应用
- 基于Transformer的中文智能对话方法
- 一种基于改进Transformer模型的飞行器故障诊断方法和系统
- 一种基于Transformer模型的机器翻译模型优化方法
- 基于Transformer和增强交互型MPNN神经网络的小分子表示学习方法
- 基于U-Transformer多层次特征重构的异常检测方法及系统
- 基于EfficientDet和Transformer的航空图像中的飞机检测方法