基于自逆卷积生成对抗网络的低剂量全身PET图像增强方法

摘要

本发明公开了一种基于自逆卷积生成对抗网络的低剂量全身PET图像增强方法，使用采集的低剂量PET图像和全剂量PET图像训练模型，将低剂量PET图像和训练结果来测试模型，将测试结果保存，得到低剂量PET图像增强结果。本发明通过使用自逆神经网络来实现低剂量和全剂量PET图像之间的相互转换，由于训练的网络具有自逆性，可以有效的降低图像中的噪声和保持图像对比度，有效的提高模型的鲁棒性。本发明网络模型结构简单，计算效率高，能有效的降低图像中的噪声，有效保留图像细节以及对比度，定量误差低于10%。