[发明专利]基于深度学习的微分相衬CT不完备数据重建方法有效
| 申请号： | 201910922948.5 | 申请日： | 2019-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN111009019B | 公开（公告）日： | 2021-07-16 |
| 发明（设计）人： | 傅健;张昌盛;董建兵 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学;北京航空航天大学江西研究院 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00 |
| 代理公司： | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人： | 杨学明;安丽 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的微分相衬CT不完备数据重建方法，该方法包括如下步骤：使用滤波反投影重建算法获得初始重建图像；对上述初始重建图像进行前向投影获得被伪影污染的投影序列；对上述被伪影污染的投影序列进行微分操作，获得被伪影污染的微分相衬投影序列；利用深度学习技术处理上述被伪影污染的微分相衬投影序列，获得不含伪影的微分相衬投影序列；利用滤波反投影重建算法对上述不含伪影的微分相衬投影序列进行重建，获得最终的重建结果图像。本发明实施例相比于传统的重建方法，不仅能处理微分相衬CT不完备数据，而且需要人为设置的参数更少，计算速度更快。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 微分 ct 完备 数据 重建 方法 | ||
【主权项】：
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