[发明专利]基于上下文误差调制广义扩散模型的低剂量CT成像方法在审
| 申请号： | 202310353519.7 | 申请日： | 2023-04-04 |
| 公开（公告）号： | CN116468817A | 公开（公告）日： | 2023-07-21 |
| 发明（设计）人： | 单洪明;高琦;张军平 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00;G06T5/00;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 上海正旦专利代理有限公司 31200 | 代理人： | 陆飞;陆尤 |
| 地址： | 200433 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明属于医学影像成像技术领域，具体为一种基于上下文误差调制广义扩散模型的低剂量CT成像方法。本发明首先提出一种广义扩散模型，用于低剂量CT成像，其扩散过程模拟CT图像随剂量降低的物理退化过程；其次提出新的恢复网络，利用相邻切片的上下文信息来约束采样过程，并根据最近一次网络的预测结果来校准时间嵌入特征，从而减少累积误差；另外设计单样本学习框架，仅使用单张不配对的低剂量CT图像训练，即可将广义扩散模型快速泛化到全新剂量的CT成像任务上。本发明在Mayo 2016和Mayo 2020数据集上进行实验，结果证明本发明优于最近发表的方法，本方法处理单张LDCT图像只需0.12秒，远远快于其他基于扩散的低剂量CT成像方法。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 上下文 误差 调制 广义 扩散 模型 剂量 ct 成像 方法 | ||
【主权项】：
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