[发明专利]基于ADMM和深度学习的低剂量PET图像重建算法在审
| 申请号： | 202011585184.4 | 申请日： | 2020-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN112734871A | 公开（公告）日： | 2021-04-30 |
| 发明（设计）人： | 刘华锋;李英英 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00;G06F17/17;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 王琛 |
| 地址： | 310013 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于ADMM和深度学习的低剂量PET图像重建算法，将极大似然重建模型利用ADMM化解为三个子问题：重建层、去噪层和乘子层，嵌套迭代重建的框架，利用深度学习思想来优化重建低剂量PET投影数据。其中重建层使用传统的EM重建内核，去噪层使用残差卷积神经网络表示，将神经网络嵌入传统的迭代重建框架中，将重建和训练同时实现，获得高质量的低剂量重建图像。本发明实现了将传统重建和神经网络的成功结合，解决了神经网络端对端的学习缺失重建内核以及传统迭代速度较慢的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 admm 深度 学习 剂量 pet 图像 重建 算法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于浙江大学，未经浙江大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202011585184.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
