[发明专利]一种基于深度学习的同步多螺旋计算机断层成像方法在审
| 申请号： | 202111282662.9 | 申请日： | 2021-11-01 |
| 公开（公告）号： | CN114018962A | 公开（公告）日： | 2022-02-08 |
| 发明（设计）人： | 傅健;张昌盛;明晨 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学宁波创新研究院 |
| 主分类号： | G01N23/046 | 分类号： | G01N23/046 |
| 代理公司： | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人： | 安丽 |
| 地址： | 315800 浙江省宁波*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的同步多螺旋计算机断层成像(Computed tomography,CT)方法，包括如下步骤：将多个物体放置在配有多个平行于探测器方向的转台且能进行匀速升降的同步多螺旋CT成像检台上，该装置允许进行多物体同步螺旋CT扫描；利用深度学习技术处理同步多螺旋投影序列，将其校正为不含容积伪影的投影序列；对所述校正投影序列进行分割，获得各物体独立投影序列；并使用滤波反投影重建算法得到上述投影序列的断层图像。本发明通过多物体同步成像架构与螺旋CT扫描相结合，使成像效率大幅增加；此外，利用深度学习技术优化了重建图像质量，有利于X射线CT技术在工业大规模量产应用中的推广，尤其适合航空、航天、军工等领域的大批量长型试件检测应用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 同步 螺旋 计算机 断层 成像 方法 | ||
【主权项】：
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