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发明

一种低剂量CT图像降噪方法

2023-08-06 07:33:52 发布于四川 13
  • 申请专利号：CN202010863754.5
  • 公开（公告）日：2023-08-04
  • 公开（公告）号：CN111968058A
  • 申请人：北京交通大学
摘要：本发明提供了一种低剂量CT图像降噪方法，包括：获取训练数据集；建立降噪网络模型，包括自适应边缘特征提取模块用于对输入的训练数据集中低剂量CT图像进行边缘特征的提取；第一融合层对自适应边缘特征提取模块的输出信号和输入信号进行融合；卷积模块包括多层卷积层构成的编码器、多层返卷积层构成的解码器以及第二融合层，编码器对第一融合层的输出信号进行编码，第二融合层使用跳跃的方式将解码器的反卷积层的特征图与其在编码器中对称的卷积层的特征图进行融合，输出降噪后的特征图；对降噪网络模型进行训练、测试；采用测试好的降噪网络模型对低剂量CT图像降噪。本方法能够保留更多细粒度的信息，得到更加接近目标图像的降噪结果。

专利内容

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 111968058 A (43)申请公布日 2020.11.20 (21)申请号 202010863754.5 G06N 3/08 (2006.01) (22)申请日 2020.08.25 (71)申请人 北京交通大学 地址 100044 北京市海淀区西直门外上园 村3号 (72)发明人 金一　梁腾飞　李晨宁　李浥东　 王涛　 (74)专利代理机构 北京市商泰律师事务所 11255 代理人 姜威 (51)Int.Cl. G06T 5/00 (2006.01) G06T 7/13 (2017.01) G06K 9/62 (2006.01) G06N 3/04 (2006.01) 权利要求书2页 说明书8页 附图4页 (54)发明名称 一种低剂量CT图像降噪方法 (57)摘要 本发明提供了一种低剂量CT图像降噪方法， 包括：获取训练数据集；建立降噪网络模型，包括 自适应边缘特征提取模块用于对输入的训练数 据集中低剂量CT图像进行边缘特征的提取；第一 融合层对自适应边缘特征提取模块的输出信号 和输入信号进行融合；卷积模块包括多层卷积层 构成的编码器、多层返卷积层构成的解码器以及 第二融合层，编码器对第一融合层的输出信号进 行编码，第二融合层使用跳跃的方式将解码器的 反卷积层的特征图与其在编码器中对称的卷积

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