[发明专利]一种基于自监督学习的低剂量CT图像去噪方法及系统有效
| 申请号： | 202010250345.8 | 申请日： | 2020-04-01 |
| 公开（公告）号： | CN111429379B | 公开（公告）日： | 2022-06-10 |
| 发明（设计）人： | 刘治;王波民 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 祖之强 |
| 地址： | 266237 山东省青岛*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种基于自监督学习的低剂量CT图像去噪方法及系统，属于图像处理技术领域，对获取的CT图像进行预处理，将预处理后的CT图像所有像素值进行归一化；采用与CT图像大小相同的预设掩模对归一化处理后的CT图像进行部分像素的替换；将通过预设掩模替换后的CT图像输入到训练好的去噪神经网络模型中，得到对应去噪后的图像；本公开在网络模型训练去噪网络过程中，无需要成对的LDCT图像和高剂量CT图像，通过未被替代的像素推断已被替代像素的高剂量CT像素值，可以大大减少数据采集的成本，在没有高剂量CT图像的情况下完成LDCT图像的去噪任务。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 剂量 ct 图像 方法 系统 | ||
【主权项】：
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