| 专利号 | 2020102503458 | 申请日 | 2020-04-01 | 专利名称 | 一种基于自监督学习的低剂量CT图像去噪方法及系统 |
| 授权日 | 2022-06-10 | 专利权人 | 山东大学 | 发明人 | 刘治;王波民 |
| 主分类号 | G06T5/00 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本公开提供了一种基于自监督学习的低剂量CT图像去噪方法及系统，属于图像处理技术领域，对获取的CT图像进行预处理，将预处理后的CT图像所有像素值进行归一化；采用与CT图像大小相同的预设掩模对归一化处理后的CT图像进行部分像素的替换；将通过预设掩模替换后的CT图像输入到训练好的去噪神经网络模型中，得到对应去噪后的图像；本公开在网络模型训练去噪网络过程中，无需要成对的LDCT图像和高剂量CT图像，通过未被替代的像素推断已被替代像素的高剂量CT像素值，可以大大减少数据采集的成本，在没有高剂量CT图像的情况下完成LDCT图像的去噪任务。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 数字创意产业 数字文化创意活动 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
