基于双残差网络的低剂量CT牙齿图像去噪方法

摘要

本发明公开一种基于双残差网络的低剂量CT牙齿图像去噪方法，首先训练辅助网络，并保存模型；利用经过双残差网络提取的特征空间图之间的相似关系，计算损失函数值，通过合并去噪网络和双残差网络之间的损失函数值，进而更新参数以辅助去噪网络的训练。该方法主要包括数据加载模块、辅助网络训练模块、双残差网络去噪模块、测试模块。本发明对低剂量CT牙齿图像去噪有着显著的效果，能够保留图像的一些细节特征，具有重要的应用价值。