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申请/专利权人：太原科技大学
申请日：2024-03-05
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118229814A
主分类号：G06T11/00
分类号：G06T11/00;G06T5/50;G06T5/60;G06N3/0475;G06N3/094;G06N3/0895
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明属于低剂量CT成像技术领域，公开了双域并行生成对抗网络用于低剂量CT的重建方法，具体技术方案为：选择LDCT图像重建模型，构建基于配对CT数据集和不配对CT数据集的半监督训练模式；将有标签的正弦图和不带标签的正弦图输入双域并行重建生成器子网中，内设正弦图域特征提取网络、图像域特征提取网络；与网络训练模式相对应的多描述损失函数对半监督双域并行重建生成器子网中重建的CT结果图进行约束；NDCT图像与重建CT结果图共同输入Inception判别器中，并将判断结果反馈给生成器；输出最终重建CT结果图；本发明在不破坏图像原有结构的前提下改善了重构图像的质量，成本低，可推广性好。
主权项：1.双域并行生成对抗网络用于低剂量CT的重建方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤一、选择LDCT图像重建模型，构建基于配对CT数据集和不配对CT数据集的半监督训练模式，配对CT数据集中的每一个正弦图均有对应的NDCT，不配对CT数据集中的每一个正弦图均无对应的NDCT；步骤二、将有标签的正弦图和不带标签的正弦图输入双域并行重建生成器子网中，双域并行重建生成器子网内设基于U-Net编码器-解码器的正弦图域特征提取网络、基于U-Net编码器-解码器的图像域特征提取网络，两个双域并行网络解码器之间设有多尺度双域特征交互模块和双域重建特征融合模块；步骤三、与网络训练模式相对应的多描述损失函数对半监督双域并行重建生成器子网中重建的CT结果图进行约束；步骤四、NDCT图像与步骤三中得到的重建CT结果图共同输入Inception判别器中，Inception判别器对步骤三重建CT图像和NDCT的真假做出判断，并将判断结果反馈给生成器；步骤五、输出最终重建CT结果图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 太原科技大学 双域并行生成对抗网络用于低剂量CT的重建方法
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