[发明专利]一种基于深度学习的能谱CT基物质投影估计方法、系统及能谱CT有效
| 申请号： | 202011515878.0 | 申请日： | 2020-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN112651434B | 公开（公告）日： | 2022-09-02 |
| 发明（设计）人： | 侯晓文;陈伟;叶宏伟 | 申请（专利权）人： | 明峰医疗系统股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/77 | 分类号： | G06V10/77;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人： | 周希良 |
| 地址： | 311215 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的能谱CT基物质投影估计方法，包括：测定X射线的高低能谱；采集待测体在高低能谱下对应的实际投影数据；将实际投影数据输入训练完成的深度学习网络模型，得到符合正向投影模型的投影预测数据；将投影预测数据代入基物质投影迭代公式进行迭代，经过第k+1次迭代得到基物质A和B的投影数据；将第k+1次迭代得到的基物质A和B的投影数据输入正向投影模型，得到高低能谱下的正向投影数据；判断正向投影数据与实际投影数据的误差是否小于收敛阈值；若否，则继续进行第k+2次迭代；若是，则输出基物质A和B的投影数据。本发明考虑系统散射、系统噪声及探测器转换效率等因素的影响，提升基物质投影估计的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 ct 物质 投影 估计 方法 系统 | ||
【主权项】：
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