[发明专利]抑制低剂量CT图像中伪影噪声的多尺度特征生成对抗网络有效
| 申请号： | 202011482596.5 | 申请日： | 2020-12-15 |
| 公开（公告）号： | CN112598759B | 公开（公告）日： | 2022-09-13 |
| 发明（设计）人： | 张雄;韩泽芳;上官宏;韩兴隆;崔学英;王安红 | 申请（专利权）人： | 太原科技大学 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 太原中正和专利代理事务所(普通合伙) 14116 | 代理人： | 焦进宇 |
| 地址： | 030024 山*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明属于CT成像技术领域，具体方案为：抑制低剂量CT图像中伪影噪声的多尺度特征生成对抗网络，选择LDCT图像降噪模型，构建成对LDCT图像与NDCT图像数据集，将LDCT图像输入误差反馈金字塔生成器网络中，金字塔生成器网络从不同角度来提取LDCT图像的跨尺度特征，LDCT图像经过误差反馈金字塔生成器网络处理后输出初步降噪结果图，NDCT图像与初步降噪结果图共同输入交错卷积判别器子网络中迭代训练，输出最终降噪结果图；误差反馈金字塔生成器能够提取图像同一尺度内的浅层特征与深层特征，增加特征提取的丰富性，提高判别器的鉴别能力，本发明解决了因噪声伪影与组织结构分布高度相似而引发的欠降噪或过降噪问题。 | ||
| 搜索关键词： | 抑制 剂量 ct 图像 中伪影 噪声 尺度 特征 生成 对抗 网络 | ||
【主权项】：
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