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一种基于噪声生成网络的牙齿CT图像盲去噪方法

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本发明公开一种基于噪声生成网络的牙齿CT图像盲去噪方法，通过训练噪声生成网络和噪声去除网络，构建噪声去除网络的训练模型，从而实现对牙齿CT图像进行盲去躁。首先，将L0滤波器的输出结果作为牙齿CT图像的标签，构建牙齿CT的伪图像对，用以训练噪声生成网络来估计真实噪声分布；然后将学到的真实噪声分布迁移到干净的肺部CT图像上，从而在肺部CT上生产含有真实噪声的图像，构建新的肺部CT的伪图像对，用以训练去噪网络从而实现对牙齿CT图像去噪且能够很好地保留边缘细节，满足医生准确诊断口腔疾病的图像要求。

著录项

公开/公告号CN113628147A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-11-09

原文格式PDF
申请/专利权人辽宁师范大学;
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申请/专利号CN202111047653.1
发明设计人任永功;张湘怡;傅博;王丽妍;
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申请日2021-09-08
分类号G06T5/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G16H30/20(20180101);
代理机构21220 大连非凡专利事务所;
代理人闪红霞
地址 116000 辽宁省大连市沙河口区黄河路850号
入库时间 2023-06-19 13:12:12

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