[发明专利]基于残差卷积神经网络的LDCT图像超分辨增强方法及装置在审
| 申请号： | 202111510075.0 | 申请日： | 2021-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN114255168A | 公开（公告）日： | 2022-03-29 |
| 发明（设计）人： | 何赛灵;公大伟 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06T5/00;G16H30/20;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林松海 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于残差卷积神经网络的LDCT图像超分辨增强方法及装置。该方法首先设计了一种改进混合级联任务卷积神经网络（以U‑Net为例）的网络结构，接着按照该设计网络结构，提供大量LDCT低分辨率图像与真值高分辨率图像进行网络训练，网络训练过程由改进混合级联任务U‑Net进行特征提取、误差计算、误差反向传播构成，误差值进行反向传播。指定学习率大小为0.0001，优化器为ADAM，学习率采用阶段下降策略，不断减小超分辨率CT图像与真值高分辨率图像之间的损失。该方法能适应于医学领域一次性对胸部LDCT扫描实现三大疾病（肺结节、慢阻肺、冠心病）及脊柱的筛查、检测与分析，而不需要对空间分辨率要求更高的胸部某局部进行额外的高精度CT扫描。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 ldct 图像 分辨 增强 方法 装置 | ||
【主权项】：
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