[发明专利]利用多尺度特征感知深度网络重建低剂量图像的方法在审
| 申请号： | 202010789532.3 | 申请日： | 2020-08-07 |
| 公开（公告）号： | CN111899315A | 公开（公告）日： | 2020-11-06 |
| 发明（设计）人： | 郑海荣;胡战利;梁栋;刘新;杨永峰;陈其航 | 申请（专利权）人： | 深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京市诚辉律师事务所 11430 | 代理人： | 耿慧敏 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种利用多尺度特征感知深度网络重建低剂量图像的方法。该方法包括：构建端到端网络模型，该网络模型包括多个级联的多尺寸特征感知模块且该网络模型的输入端和输出端具有连接，每个多尺寸特征感知模块包含用于对不同尺度的输入特征图进行特征提取的主干结构、一级支路和二级支路，其中，二级支路将处理后的特征图尺寸调整到与一级支路一致并传递至一级支路中，以指导一级支路的特征提取；一级支路将处理后的特征图尺寸调整到与主干结构一致并传递至主干结构中，以指导主干结构的特征提取；将待重建的低剂量图像输入至经训练的所述网络模型，获得重建图像。利用本发明能够获得具有更好伪影校正效果的重建图像。 | ||
| 搜索关键词： | 利用 尺度 特征 感知 深度 网络 重建 剂量 图像 方法 | ||
【主权项】：
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