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[发明专利]CT成像方法、装置、设备及存储介质-CN202310869034.3有效
发明人：葛永帅;朱炯滔;苏婷;梁栋;郑海荣 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2023-07-17 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G01N23/046 文献下载
摘要：本发明公开了一种CT成像方法、装置、设备及存储介质。其中，所述CT成像方法包括：通过双层探测器中第一层探测器和第二层探测器，分别采集目标对象对应的第一投影数据和第二投影数据；基于第一投影数据和第一层探测器的像素确定多种类型的亚像素；基于第一投影数据和第二投影数据确定每种类型的亚像素的目标信号强度，基于目标信号强度得到双层探测器对应的目标投影信号；基于超分辨网络模型对目标投影信号进行超分辨处理得到超分辨成像信号，基于超分辨成像信号得到超分辨成像图像。基于本发明实施例技术方案，能够显著提高现有CT成像的空间分辨率。
ct 成像方法装置设备存储介质

[发明专利]一种训练样本的生成方法、装置、存储介质及电子设备-CN201910941720.0在审
发明人：葛永帅;梁栋;朱炯滔;陈剑威;刘新;郑海荣 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2019-09-30 - 公布日： 2021-03-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种训练样本的生成方法、装置、存储介质及电子设备。该方法包括：采集至少一组相位步进数据；在当前组相位步进数据中，基于至少一个第一相位步进数据更新至少一个第二相位步进数据；基于所述当前组中更新后的相位步进数据生成莫尔伪影数据；将所述莫尔伪影数据添加至标准图像数据，生成样本图像数据。本发明实施例通过对相位步进数据进行更新，解决了需要通过重复实验制备大量相位步进数据的问题，实现了快速生成具有高振幅强度莫尔伪影的样本图像，为利用卷积神经网络来去除X射线光栅相衬成像中图像莫尔伪影的方法提供支持。
一种训练样本生成方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种相衬成像方法、装置、存储介质及医学成像系统-CN201910941728.7在审
发明人：葛永帅;梁栋;朱炯滔;刘新;郑海荣 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2019-09-30 - 公布日： 2021-03-30 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种相衬成像方法、装置、存储介质及医学成像系统，其中方法包括：获取目标对象的相称CT图像；将所述相称CT图像发送至预先训练的相衬CT图像重建模型，将所述相衬CT图像重建模型的输出图像确定为所述目标对象的相衬图像，其中，所述CT图像重建模型由标准图像和包含噪声的样本数据训练得到。基于上述技术方案，设置相衬CT图像重建模型，对采集的目标对象的相称CT图像进行降噪和重建处理，生成不含噪声的相衬CT图像，无需对每一组相称CT图像进行迭代运算，降低了相衬CT图像重建的计算量和难度，提高了相衬CT图像重建效率，同时，相衬CT图像重建模型对相称CT图像进行降噪处理，提高了相衬CT图像的图像清晰度。
一种成像方法装置存储介质医学系统

[发明专利]一种CT成像方法、装置、存储设备及医学成像系统-CN201910941729.1在审
发明人：葛永帅;梁栋;朱炯滔;刘新;郑海荣 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2019-09-30 - 公布日： 2021-03-30 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种CT成像方法、装置、存储设备及医学成像系统。其中CT成像方法包括：获取目标对象的投影数据，其中，所述投影数据为基于预设剂量的X射线光子对所述目标对象进行检测时采集得到，所述预设剂量小于CT标准剂量；将所述投影数据发送至预先训练的成像模型，将所述成像模型的输出图像确定为所述目标对象的CT图像，其中，所述成像模型由标准剂量的CT图像和包含噪声的样本投影数据训练得到。通过设置三个子网络模块，分别对投影域数据和CT域数据进行去噪处理，实现在图像重建过程中的双重去噪，提高了去噪效果，使得在低剂量X射线光子进行检测时，得到高质量的CT图像。
一种 ct 成像方法装置存储设备医学系统

[发明专利]光栅相衬成像信号提取方法、装置、存储介质及电子设备-CN201910941746.5在审
发明人：葛永帅;梁栋;倪一帆;朱炯滔;刘新;郑海荣 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2019-09-30 - 公布日： 2021-03-30 - 主分类号： G01N23/041 文献下载
摘要：本发明公开了一种光栅相衬成像信号提取方法、装置、存储介质及电子设备，通过获取至少一张X射线相位步进图像，将多个或者单个相位步进图像输入至预先训练的信号提取模型，将信号提取模型的输出结果作为物体所对应的不同衬度信息图像，由于信号提取模型根据样本图像的标准信号图像和样本图像的模拟相位步进图像训练得到，因而可以直接将相位步进图像输入到信号提取模型就得到相位步进图像的信号图像。特别的，对应单张相位步进图像对应的信号提取过程，本发明有效解决了现有方法容易导致图像分辨率降低的问题，实现自动且快速的获取高分辨率相衬成像的目的。
光栅成像信号提取方法装置存储介质电子设备

[发明专利]图像处理方法、装置、设备和存储介质-CN201811541513.8在审
发明人：葛永帅;陈剑威;朱炯滔;梁栋;刘新;郑海荣 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2018-12-17 - 公布日： 2020-06-23 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种图像处理方法、装置、设备和存储介质，其中该方法包括：获取待处理的伪影图像；利用预先构建的伪影去除模型，得到伪影图像去除伪影之后的图像，伪影去除模型的样本数据通过将纯伪影图像和自然图像进行数学融合得到。本发明实施例通过数学融合得到大量的样本数据，并基于得到的样本数据去训练伪影去除模型，使得该伪影去除模型可以更加有效地实现图像伪影的去除，并且相对于现有技术中的傅里叶变换或者小波变换等方法，提高了去除伪影的精确度和处理效率。
图像处理方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于深度学习去除稀疏角度CT成像伪影的方法-CN201910426263.1在审
发明人：王志辉;朱炯滔;王成 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2019-05-21 - 公布日： 2019-09-06 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明属于X射线CT成像技术领域，提供一种基于深度学习去除稀疏角度CT成像伪影的方法，包括（1）生成神经网络训练数据：首先将全角度CT图像做全角度采集，得到Full_Sino图像，然后每隔一段固定的行间距进行抽取，生成Spare_Sino图像；（2）将生成好的Spare_Sino图像按3张或多张为一组生成3D图像作为训练数据，将全角度CT图像作为标签数据，一起送入到神经网络中进行训练；（3）在真实情况下采集一周共45个角度的Spare_Sino图像；（4）将采集到的Spare_Sino图像3张或多张为一组数据送入到训练好的神经网络当中，神经网络处理后输出去除伪影的CT图像。本发明方法可以有效的去除由于采样稀疏而导致的伪影，提升了图像的视觉质量。
图像伪影去除稀疏神经网络采集送入神经网络处理神经网络训练标签数据训练数据固定的组生成组数据采样抽取视觉输出学习

[发明专利]一种基于盘式电机驱动的关节驱动模块-CN201810378670.5在审
发明人：徐东亮;王成;王铮;朱炯滔 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2018-04-25 - 公布日： 2018-08-10 - 主分类号： B25J17/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于盘式电机驱动的关节驱动模块，主要包括盘式电机、联轴器、谐波减速器和摆动杆，所述盘式电机的电机轴与联轴器相连，联轴器的一端与谐波减速器的输入端相连，谐波减速器安装在固定杆下端的安装孔内，谐波减速器的输出端与摆动杆的上端相连；所述盘式电机的电机轴穿过联轴器和谐波减速器的中心；所述联轴器在径向设有顶丝，顶丝的端部与盘式电机的电机轴顶紧。本发明的有益效果为：本发明所述驱动模块中电机的转动通过减速器传动到摆动杆上，同时限位盖限制摆动杆的摆动范围，模拟人体关节运动范围，这种驱动模块结构紧凑、体型较小，轻便使用，驱动过程中运行稳定无噪声，可用在于下肢机器人各个关节。
盘式电机联轴器谐波减速器摆动杆电机轴关节驱动模块驱动模块驱动顶丝减速器减速器传动关节运动模拟人体运行稳定上端安装孔固定杆输出端输入端无噪声限位盖摆动顶紧可用轻便体型下肢转动机器人关节电机穿过

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