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基于小波-RED卷积神经网络的低剂量CT重建方法

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本发明公开了一种基于小波‑RED卷积神经网络的低剂量CT重建方法，通过小波分解模块代替经典RED卷积神经网络中的编码器，利用小波分解模块的多尺度分析特性，在不同尺度上按频率段逐层提取噪声信息，然后在低剂量CT小波分解系数图像的基础上，利用可训练的解码器，层层提取噪声信息，生成低剂量CT的负噪声图像，最后与低剂量图像相加，获得重建图像，这样可以高效地去除低剂量CT图像上的噪声，同时保留图像的细节信息。

著录项

公开/公告号CN110992295B

专利类型发明专利
公开/公告日2022-04-19

原文格式PDF
申请/专利权人电子科技大学;
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申请/专利号CN201911335488.2
发明设计人郑文锋;杨波;牛培昕;刘珊;曾庆川;
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申请日2019-12-20
分类号G06T5/00;G06N3/04;
代理机构成都行之专利代理事务所(普通合伙);
代理人温利平
地址 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
入库时间 2022-08-23 13:30:07

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