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一种基于GAN的融合NDCT噪声的低剂量CT双域联合降噪方法

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摘要

本发明提供了一种基于GAN网络的融合NDCT噪声的低剂量CT循环多次降噪方法，包括S1：构建低剂量CT图像和正常剂量CT图像的样本集；S2：训练预测CT图像噪声的网络；S3、S4：对LDCT图像进行初步降噪；S5：除去NDCT图像中的噪声；S6：通过两个生成对抗网络（WGAN）分别对时域和频域上的CT图像进行训练；S7：对两个WGAN的目标函数进行优化，得到更优的降噪效果。通过本发明的技术方案，本发明内容主要包括两部分，一是对LDCT进行粗粒度处理，为下一步减轻负担；二是利用频域变化可以分离图像的细节信息和结构信息的特点，使用双域联合降噪对LDCT进行进一步细粒度处理，目的是提高降噪效果的同时弥补降噪过程所导致的边缘模糊、部分细节丢失的不足。

著录项

公开/公告号CN114004753A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-02-01

原文格式PDF
申请/专利权人山东财经大学;临沂大学;
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申请/专利号CN202111043544.2
发明设计人蹇木伟;靳悦;王芮;王星;陈吉;傅德谦;王振海;张问银;
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申请日2021-09-07
分类号G06T5/00(20060101);G06N3/04(20060101);
代理机构37218 济南泉城专利商标事务所;
代理人张贵宾
地址 250000 山东省济南市历下区二环东路7366号
入库时间 2023-06-19 14:05:00

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-07-01

授权

发明专利权授予

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