首页 > 专利技术

一种基于无监督学习的CT图像恢复方法[发明专利]

专利名称：一种基于无监督学习的CT图像恢复方法专利类型：发明专利

发明人：史再峰，王仲琦，罗韬，曹清洁，李慧龙

申请号：CN201910827296.7

申请日：20190903

公开号：CN110675461A

公开日：

20200110

专利内容由知识产权出版社提供

摘要：本发明涉及一种基于无监督学习的CT图像恢复方法，其主要技术特点是：准备存在严重金属伪影的CT影像数据集和无金属伪影的CT影像数据集；使用卷积神经网络构建编码器；使用生成器生成受伪影影响的图像和无伪影图像：构建解纠缠GAN网络的损失函数；使用完整的数据集对整个解纠缠GAN网络进行大规模迭代训练；使用存在金属伪影的CT影像作为测试数据集，得到基于无监督深度学习的CT图像恢复模型，将真实的测试数据输入后，最终得到消除了金属伪影的的高质量CT图像。本发明利用深度生成对抗卷积神经网络在无监督条件下消除CT影像中存在的金属伪影，实现了对受金属伪影影响的CT图像的高质量恢复，能够更好地在实际中应用。

申请人：天津大学

地址：300074 天津市南开区卫津路92号

国籍：CN

代理机构：天津盛理知识产权代理有限公司

代理人：王利文

本文发布于:2024-09-21 03:16:46，感谢您对本站的认可！

本文链接：https://www.17tex.com/tex/3/450526.html

上一篇：一种图像处理方法及终端[发明专利]

下一篇：一种高光谱图像压缩系统[实用新型专利]