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一种基于深度学习的双域CT图像环状伪影去除方法

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本发明公开了一种基于深度学习的双域CT图像环状伪影去除方法，针对CT图像的环状伪影，使用投影域和图像域双域混合的校正方法，利用深度神经网络在投影域和图像域分别进行伪影校正，然后将双域校正后的图像组合为双通道的图像集，并分割为图像块，通过一个图像质量评价的深度神经网络来对这些图像块进行质量评价，其中评价高的通道保留下来，最终所有保留下的图像块经过直方图匹配后组成最终的校正图像。本发明使用了深度神经网络在投影域和图像域分别对伪影图像进行处理，这种方法比之传统的后处理算法如正则化迭代算法，提高了处理速度，减少了伪影的引入。

著录项

公开/公告号CN113554570A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-10-26

原文格式PDF
申请/专利权人西安交通大学;
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申请/专利号CN202110892449.3
发明设计人陈希;马劲;常少杰;
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申请日2021-08-04
分类号G06T5/00(20060101);G06T3/40(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构61200 西安通大专利代理有限责任公司;
代理人李红霖
地址 710049 陕西省西安市咸宁西路28号
入库时间 2023-06-19 13:00:48

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