[发明专利]基于全连接卷积神经网络的锥束CT几何伪影去除方法有效
| 申请号： | 201811530214.4 | 申请日： | 2018-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN109816742B | 公开（公告）日： | 2022-10-28 |
| 发明（设计）人： | 韩玉;肖凯;闫镔;李磊;席晓琦;孙艳敏;朱林林;朱明婉 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00 |
| 代理公司： | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人： | 陈勇 |
| 地址： | 450000 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于全连接卷积神经网络的锥束CT几何伪影去除方法。该方法包括：步骤1、在真实的实验数据中采集重建图像，将所述重建图像作为训练数据，所述重建图像包括：存在几何伪影的重建图像和无几何伪影的重建图像；步骤2、将所述训练数据输入设定的全连接卷积神经网络进行迭代训练，得到几何伪影校正网络模型；步骤3、将待去除几何伪影的重建图像输入所述几何伪影校正网络模型，得到去除几何伪影的新重建图像。本发明对图像域上的几何伪影去除具有较高的准确性和较广泛的适用性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 连接 卷积 神经网络 ct 几何 去除 方法 | ||
【主权项】：
1.基于全连接卷积神经网络的锥束CT几何伪影去除方法，其特征在于，包括：步骤1、在真实的实验数据中采集重建图像，将所述重建图像作为训练数据，所述重建图像包括：存在几何伪影的重建图像和无几何伪影的重建图像；步骤2、将所述训练数据输入设定的全连接卷积神经网络进行迭代训练，得到几何伪影校正网络模型；步骤3、将待去除几何伪影的重建图像输入所述几何伪影校正网络模型，得到去除几何伪影的新重建图像。
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