[发明专利]一种CT扫描图像数据插值方法及其系统有效
| 申请号： | 201910271248.4 | 申请日： | 2019-04-04 |
| 公开（公告）号： | CN109978769B | 公开（公告）日： | 2023-06-20 |
| 发明（设计）人： | 曾凯;冯亚崇 | 申请（专利权）人： | 深圳安科高技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40 |
| 代理公司： | 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙) 44268 | 代理人： | 杨宏 |
| 地址： | 518108 广东省深圳市宝安区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种CT扫描图像数据插值方法及其系统。所述方法包括骤：获取CT扫描图像数据，得到第一数据集；对所述CT扫描图像数据进行掩膜处理，得到第二数据集；将所述第一数据集输入预先设定的神经网络模型中，利用损失函数对所述神经网络模型进行训练，将第二数据集输入到所述训练后的神经网络模型中进行测试，根据测试结果调整神经网络的学习参数；当训练后的神经网络模型的loss趋于收敛时，停止训练，得到训练好的神经网络模型；将待修复的CT扫描图像数据，输入训练好的神经网络模型，进行插值计算，得到修复CT扫描图像。本发明所提供的方法有比较通用的用途，比现有的技术精度更高，尤其是针对不规则的区域和物体有非常大的优势。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 ct 扫描 图像 数据 方法 及其 系统 | ||
【主权项】：
1.一种CT扫描图像数据插值方法，其特征在于，包括步骤：获取CT扫描图像数据，得到第一数据集；对所述CT扫描图像数据进行掩膜处理，得到第二数据集；将所述第一数据集输入预先设定的神经网络模型中，利用损失函数对所述神经网络模型进行训练，得到训练后的神经网络模型；将第二数据集输入到所述训练后的神经网络模型中进行测试，根据测试结果调整所述神经网络的学习参数；当训练后的神经网络模型的Loss值趋于收敛时，停止训练，得到训练好的神经网络模型；将待修复的CT扫描图像数据，输入训练好的神经网络模型，进行插值计算，得到修复后的CT扫描图像。
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