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基于卷积残差网络的全网络低剂量CT成像方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于卷积残差网络的全网络低剂量CT成像方法及装置,该方法首先获得多组对应的低剂量和正常剂量下的CT原始投影数据;其次,在投影空间建立基于卷积残差网络(CNN1),该网络输入为低剂量CT投影数据,输出为处理后数据的网络,以减轻低剂量投影CT数据中的噪声及伪影并提高信噪比;随后,通过基于Ramp滤波核的FBP将投影数据重建到图像空间,在图像空间基于卷积残差网络(CNN2)进行二次处理,进一步减轻低剂量数据中的伪影及噪声。本发明可将低剂量CT数据中的伪影和噪声有效减轻,数据质量可满足临床分析、诊断等要求,提高了低剂量CT成像的图像质量。

著录项

  • 公开/公告号CN109102550A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-12-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 东南大学;

    申请/专利号CN201810586113.2

  • 申请日2018-06-08

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

  • 代理机构32204 南京苏高专利商标事务所(普通合伙);

  • 代理人孟红梅

  • 地址 211189 江苏省南京市江宁区东南大学路2号

  • 入库时间 2023-06-19 07:57:16

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-01-22

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T11/00 申请日:20180608

    实质审查的生效

  • 2018-12-28

    公开

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