[发明专利]一种基于深度学习的稀疏角度锥束CT图像重建方法有效
| 申请号： | 202011311371.3 | 申请日： | 2020-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN112396672B | 公开（公告）日： | 2023-03-24 |
| 发明（设计）人： | 李强;晁联盈;张鹏;朱飞 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 李智 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的稀疏角度锥束CT图像重建方法，属于医学图像领域，包括：将稀疏角度锥束CT原始投影数据变换为多幅投影图像后，利用一个或多个已训练好的插值卷积神经网络复原出相邻两幅投影图像之间的一幅或多幅投影图像，使得复原后投影图像的数量与全角度锥束CT投影图像的数量相同；利用原始的投影图像和复原得到的投影图像构成全角度投影图像，对全角度投影图像进行三维重建，得到锥束CT图像；插值卷积神经网络以两幅投影图像为输入，用于复原出两幅投影图像之间的一幅投影图像；进一步利用后处理卷积神经网络消除锥束CT图像中的噪声与伪影，提高图像质量。本发明能够在降低X射线剂量的同时，提高重建图像的质量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 稀疏 角度 ct 图像 重建 方法 | ||
【主权项】：
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