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[发明专利]基于Transformer的CT图像金属伪影无监督校正方法-CN202310598218.0在审
发明人：闫镔;朱林林;韩玉;李磊;张智存;孙艳敏;谭思宇;陈卓 -专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于Transformer的CT图像金属伪影无监督校正方法。该方法包括：基于CycleGAN架构构建金属伪影无监督校正网络；引入相对对抗性GAN损失函数、循环一致性损失函数和投影保持损失函数以构建得到总损失函数；构建训练数据集Z1，具体包括：收集真实的CT图像集，基于CT图像像素点的CT值对图像集中的每个CT图像进行有无金属伪影的区分，然后随机选取一个有金属伪影CT图像和一个无金属伪影CT图像组成一个实际训练数据对；利用训练数据集Z1对所述金属伪影无监督校正网络进行训练，得到训练好的金属伪影无监督校正网络；将待校正金属伪影CT图像输入至训练好的生成器GAB中得到对应的无金属伪影CT图像。
基于 transformer ct 图像金属伪影无监督校正方法

[发明专利]图像伪影的消除方法、装置、设备及存储介质-CN201910666866.9有效
发明人：孙昊桦;曹文静 -专利权人：上海联影医疗科技股份有限公司
申请日： 2019-07-23 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种图像伪影的消除方法、装置、设备及存储介质。：基于多层轴向扫描的方式获取目标对象的电子计算机断层扫描投影数据，并基于迭代重建算法重建投影数据，得到多方位重组图像；依次提取出多方位重组图像在X‑Z平面和Y‑Z平面的低频分量，并根据低频分量得到初步伪影分量；从初步伪影分量上消除X‑Y平面的高频分量，得到目标伪影分量，并基于目标伪影分量消除多方位重组图像中的伪影。本发明实施例的技术方案，充分考虑到多方位重组图像中的目标对象和伪影在频域空间的分布特点，且该伪影主要由X‑Y平面的低频分量和Z方向的高频分量构成，由此采用了各向异性的空间滤波，消除了多方位重组图像中的伪影
图像消除方法装置设备存储介质

[发明专利]一种CT扫描投影数据伪影校正方法、CT图像重建方法-CN201911373993.6在审
发明人：曾凯;冯亚崇 -专利权人：南京安科医疗科技有限公司
申请日： 2019-12-26 - 公布日： 2020-03-27 - 主分类号： A61B6/03 文献下载
摘要：本发明提出一种CT扫描投影数据伪影校正方法、CT图像重建方法，本发明对同一物体，分别获取薄、厚层投影数据，然后构建用于消除至少一种伪影的神经网络模型，以厚层投影数据为输入，对应的薄层投影数据为输出，训练神经网络模型；利用训练好的神经网络，即可对带有伪影的混叠投影数据进行伪影校正。对进行伪影校正后的投影数据进行图像重建，得到伪影校正图像。本发明可以明显降低混叠伪影，同时还可以提高原有CT图像的分辨率，并且不需要其他硬件更新替换，可以明显降低成本。
一种 ct 扫描投影数据校正方法图像重建

[发明专利]一种基于深度学习的工业CT散射和射束硬化耦合伪影抑制方法-CN202310179873.2在审
发明人：黄魁东;杨富强;杨瑶 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-02-27 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度学习的工业CT散射和射束硬化耦合伪影抑制方法，属于工业CT图像处理领域，针对工业CT成像中存在的耦合伪影无法精准分离和校正问题，构建基于真实CT图像伪影特征的射束硬化、散射耦合伪影模型，以耦合模型表征方程建立的模拟图像与实际图像混合构建数据集，通过长短连接、结构双联改进的神经网络完成伪影抑制和图像增强，实现了对多类型耦合伪影和噪声的有效去除，该方法适用于任意复杂结构实际CT图像的耦合伪影抑制
一种基于深度学习工业 ct 散射硬化耦合抑制方法

[发明专利]一种眼科光学相干断层图像修复方法-CN202310995767.1在审
发明人：凌玉烨;唐瑶琦;张杰 -专利权人：始终（无锡）医疗科技有限公司
申请日： 2023-08-09 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种眼科光学相干断层图像修复方法，包括步骤一：构建伪影位置检测模块，并将带伪影的图像输入至所述伪影位置检测模块，以获得伪影在图像中的宽度#imgabs0#和起始位置#imgabs1本发明通过结合稀疏表示技术和深度学习方法，由下而上地对不同尺度图像中的伪影进行修复，同时通过超分辨神经网络和注意力矩阵整合多尺度的图像信息，在有限的计算资源和训练时间内取得了更好的伪影修复效果，解决了传统方法随着伪影宽度变大修复效果急剧下降的问题
一种眼科光学相干断层图像修复方法

[发明专利]减少X射线探测器中3D伪影的方法-CN200680041710.2有效
发明人： P·G·范德哈尔 -专利权人：皇家飞利浦电子股份有限公司
申请日： 2006-11-07 - 公布日： 2008-11-12 - 主分类号： A61B6/00 文献下载
摘要：一种至少减少关于对象获得的X射线图像中出现差别伪影的方法，其中至少每天执行一次所述去伪影扫描以产生潜在的强均匀伪影，以使得最小化在随后扫描期间的差别(非均匀)伪影。该去伪影扫描包括在X射线源(4)和探测器(5)间没有对象时，以相对较高探测器剂量获得“空气”图像。
减少射线探测器方法

[发明专利]一种基于人工智能的斑块伪影修正及成分分析方法和装置-CN202110930360.1在审
发明人：徐磊;张楠;王辉 -专利权人：首都医科大学附属北京安贞医院
申请日： 2021-08-13 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人工智能的斑块伪影修正及成分分析方法和装置，涉及医疗影像技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取目标区域的伪影图像；利用预先训练的伪影修正模型修复所述伪影图像，得到所述伪影图像对应的修正图像；依据预先训练的斑块成分判别模型对所述修正图像与所述伪影图像进行检测，获得所述目标区域中斑块的成分判别结果
一种基于人工智能斑块伪影修正成分分析方法装置

[发明专利]一种CT扫描图像质量评价方法、计算机可读存储介质、CT扫描装置-CN202010168255.4在审
发明人：曾凯;冯亚崇;傅鹏;何健 -专利权人：南京安科医疗科技有限公司
申请日： 2020-03-12 - 公布日： 2020-06-05 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提出一种CT扫描图像质量评价方法、计算机可读存储介质、CT扫描装置,涉及CT扫描技术领域；方法包括：（1）设置图像质量评价指标和各个图像质量评价指标相应的阈值条件；（2）构建基于卷积神经网络的伪影分类模型，通过伪影分类模型识别CT扫描重建图像中是否含有伪影以及所含有的伪影类型；（3）在CT扫描后，对CT扫描重建图像计算图像质量评价指标，若计算出的图像质量评价指标不满足相应的阈值条件，则判定图像质量不合格；否则将CT扫描重建图像输入所述伪影分类模型进行伪影分类，若分类结果为存在伪影，判定图像质量不合格并输出伪影类型。
一种 ct 扫描图像质量评价方法计算机可读存储介质装置

[发明专利]使用深度卷积神经网络来改善锥形束CT图像质量的方法-CN201780093896.4在审
发明人：徐峤峰;韩骁 -专利权人：医科达有限公司
申请日： 2017-07-24 - 公布日： 2020-09-18 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：系统和方法可以包括使用投影空间方法或者图像空间方法来训练DCNN以减少一个或更多个伪影。投影空间方法可以包括：从一组患者中的每个患者收集受伪影污染的CBCT投影空间图像和相应的伪影减少的CBCT投影空间图像，以及使用从一组患者中的每个患者收集的受伪影污染的CBCT投影空间图像和相应的伪影减少的CBCT投影空间图像来训练DCNN以减少投影空间图像中的一个或更多个伪影。图像空间方法可以包括：从一组患者收集多个CBCT患者解剖图像和相应的配准的CT解剖图像，以及使用多个CBCT解剖图像和相应的伪影减少的CT解剖图像来训练DCNN以从CBCT解剖图像中除去伪影。
使用深度卷积神经网络改善锥形 ct 图像质量方法

[发明专利]一种运动伪影识别方法、装置、存储介质及电子设备-CN202210337004.3在审
发明人：黄星胜;马骏;郑凌霄;兰宏志 -专利权人：深圳睿心智能医疗科技有限公司
申请日： 2022-03-31 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种运动伪影识别方法、装置、存储介质及电子设备。其中方法包括获取待识别的冠脉图像，基于预设的窗口尺寸和步长沿所述冠脉图像中冠脉中心线方向，对所述冠脉图像进行窗口数据截图，得到多个窗口数据；识别各窗口数据的运动伪影描述参数，基于所述各窗口数据的运动伪影描述参数，确定所述冠脉图像中的运动伪影识别结果。本实施例的技术方案，替代了对冠脉图像的整体进行整体识别的情况，对窗口数据的运动伪影识别针对性强，干扰数据少，便于提高运动伪影的识别准确度。同时预先设置的窗口尺寸和步长，用于兼顾运动伪影识别过程中的计算复杂度和信号准确性，便于提高运动伪影的识别准确度。
一种运动识别方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种用于去除磁共振图像的吉布斯伪影的方法-CN202310230968.2在审
发明人：施俊;刘阳 -专利权人：上海大学
申请日： 2023-03-12 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种用于去除磁共振图像的吉布斯伪影的方法，包括以下步骤：获取磁共振图像，得到图像域含吉布斯伪影图像；对伪影图像进行预处理，得到伪影的训练集和测试集；含伪影的图像作为网络的输入图像，通过网络的编解码进行处理；利用去伪影编解码网络对训练集进行训练，训练结束后，将训练好的模型参数进行保存；使用时，直接调用训练好的模型参数，对测试输出的结果图进行评价，同时输出无伪影图像。本发明的一种用于去除磁共振图像的吉布斯伪影的方法，提升传统基于卷积运算UNet的固有局限性，通过Swin Transformer特有的滑动窗口自注意力机制扩大感受野，获取更多的全局特征，利用小波变换进行无损下采样操作
一种用于去除磁共振图像吉布斯伪影方法

[发明专利]伪影修正辅助的CBCT迭代重建方法-CN201510980575.9有效
发明人：牛田野;吴蓬威;龚书涛 -专利权人：浙江大学
申请日： 2015-12-23 - 公布日： 2018-05-29 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种伪影修正辅助的CBCT迭代重建方法，该方法首先使用病人或者模体的CBCT投影数据重建出初始图像；其次引入偏置场项，将伪影修正的概念引入到迭代重建的理论框架中去；偏置场为现实中受到伪影污染的重建图像和理想情况下没有伪影污染，满足分段常数性质的图像之间的差距；然后使用轮寻的思想求解引入偏置场项的迭代重建框架的目标函数，得到待重建图像以及偏置场：最后将求得的偏置场叠加到待重建图像上，最终实现图像域阴影伪影修正。本发明在原有的迭代重建理论框架下引入伪影修正的基本概念，构造偏置场项来平衡大面积阴影伪影对重建算法的不良影响，实现了没有阴影伪影的精确、稳定、快速的迭代重建。
伪影迭代重建偏置场修正重建图像理论框架辅助的阴影引入投影数据重建初始图像概念引入目标函数重建算法图像域原有的模体求解叠加分段污染图像平衡

[发明专利]CT系统的金属伪影消除方法及其系统-CN201310377229.2有效
发明人：胡战利;郑海荣 -专利权人：深圳先进技术研究院
申请日： 2013-08-26 - 公布日： 2013-12-11 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种CT系统的金属伪影消除方法，该CT系统的金属伪影消除方法在经过一系列数据处理操作得到新的CT扫描数据的时候，新的CT扫描数据已经基本滤除了CT投影数据中的伪影信息，亦即在进行图像重建之前就已经去除金属伪影同时，将高电压CT扫描数据和低电压CT扫描数据变换为高电压CT变换数据和低电压CT变换数据可以将数据量极大缩小，从而减少了上述CT系统的金属伪影消除方法的运算量，具有较强的实用性。另外，还提供了一种应用上述CT系统的金属伪影消除方法的CT系统的金属伪影消除系统，该CT系统的金属伪影消除系统能够有效降低图像信息损失且实用性较强。
ct 系统金属消除方法及其

[发明专利]一种锥束CT环形伪影的自动判别与校正方法-CN201210216187.X有效
发明人：张定华;黄魁东;程云勇;张华 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2012-06-28 - 公布日： 2012-11-28 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明提供了一种锥束CT环形伪影的自动判别与校正方法，首先进行锥束CT空气扫描，重建出所有空气切片图像，并判定存在环形伪影的空气切片图像层号；然后对被测物体进行锥束CT扫描及重建；根据存在环形伪影的空气切片图像层号，将该层的被测物体切片图像与该层的空气切片图像对应像素灰度相减，完成环形伪影校正。本发明在锥束CT系统一次开机、工作状态不变的情况下，能够一次标记出所有存在环形伪影的切片图像层号，并完成所有被测物体的所有切片图像的环形伪影校正，环形伪影去除效果好，计算效率高，便于实现大量切片图像CT环形伪影校正的自动化。
一种 ct 环形自动判别校正方法

[发明专利]基于滑动窗口差值和条带噪声检测的CBCT环形伪影消除方法-CN201811504142.6有效
发明人：李实;冯汉升;许继伟;杨洋;汪涛 -专利权人：合肥中科离子医学技术装备有限公司
申请日： 2018-12-10 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于滑动窗口差值和条带噪声检测的CBCT环形伪影消除方法，该方法包括对CBCT图像中存在的特征微小的环形伪影，通过滑动窗口差值提取边缘特征，通过水平方向的梯度图像检测条带噪声，再利用边缘特征来优化条带噪声，在CBCT图像的基础上通过对噪声区域的插值方法达到消除环形伪影的目的。本发明针对CBCT图像中存在的特征微小的环形伪影，通过检测边缘特征来优化条带噪声，在不对整体图像处理的前提下，最大限度地消除环形伪影。而且对于CBCT重建图像的每一层而言，其环形伪影具有一致性，即均处在相同的位置，所以检测一层数据的环形伪影即可对每一层数据进行环形伪影消除。
基于滑动窗口差值条带噪声检测 cbct 环形消除方法