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基于深度学习实现的稀疏角度数据重建图像的伪影去除方法

摘要

本发明提供一种基于深度学习实现的稀疏角度数据重建图像的伪影去除方法,通过采集稀疏角度投影数据与完备角度投影数据;利用稀疏角度投影数据和完备投影数据分别进行重建;构建去伪影之神经网络;利用重建的图像作为训练数据;保存训练好的神经网络模型,并将测试图像投入其中;利用测试图像减去步骤E中所得到的网络预测之噪声,即可得到清晰图像。将目前在计算机视觉上表现突出的深度学习办法引入到稀疏角度投影解析重建图像的伪影去除研究中,利用Inception‑resnet网络的特点,构建一个表达能力精细且多样的神经网络,适用于稀疏角度数据解析重建图像的伪影去除。

著录项

  • 公开/公告号CN109559359A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-04-02

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 东南大学;南京医科大学;

    申请/专利号CN201811137448.2

  • 发明设计人 胡轶宁;许强;谢理哲;王浩;王征;

    申请日2018-09-27

  • 分类号G06T11/00(20060101);G06T5/00(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构32243 南京正联知识产权代理有限公司;

  • 代理人王素琴

  • 地址 210000 江苏省南京市玄武区新街口街道四牌楼2号

  • 入库时间 2024-02-19 08:11:37

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-04-26

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T11/00 申请日:20180927

    实质审查的生效

  • 2019-04-02

    公开

    公开

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