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SYSTEMS AND METHODS FOR DENOISING MEDICAL IMAGES WITH DEEP LEARNING NETWORK

机译:具有深度学习网络的医学图像降噪的系统和方法

摘要

Methods and systems are provided for selectively denoising medical images. In an exemplary method, one or more deep learning networks are trained to map corrupted images onto a first type and a second type of artifacts present in corresponding corrupted images. Then the one or more trained learning networks are used to single out the first and second types of artifacts from a particular medical image. The first type of artifacts is removed to a first extent and the second type of artifacts is removed to a second extent. The first and second extents may be different. For example, one type of artifacts can be fully suppressed while the other can be partially removed form the medical image.
机译:提供了用于选择性地对医学图像进行降噪的方法和系统。在示例性方法中,训练一个或多个深度学习网络以将损坏的图像映射到在对应的损坏的图像中存在的第一类型和第二类型的伪像上。然后,使用一个或多个训练有素的学习网络从特定医学图像中选出第一和第二种伪像。第一类型的伪像被去除到第一程度,第二类型的伪像被去除到第二程度。第一范围和第二范围可能不同。例如,一种伪像可以被完全抑制,而另一种伪像可以从医学图像中部分去除。

著录项

  • 公开/公告号US2020126190A1

    专利类型

  • 公开/公告日2020-04-23

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 GENERAL ELECTRIC COMPANY;

    申请/专利号US201816164634

  • 发明设计人 ROBERT MARC LEBEL;

    申请日2018-10-18

  • 分类号G06T5;G06K9/62;G06T7;G06K9/40;G06K9/66;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 11:23:13

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