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申请/专利权人：中科苏州智能计算技术研究院
摘要：本发明公开了一种主动式采样的CT重建方法、装置和可存储介质，方法包括构建X光投影图像数据集，X光稀疏投影图像数据集包括X光稀疏投影图像。通过第一深度学习网络模型对X光投影图像数据集中的X光稀疏投影图像进行处理，得到当前的重建CT图像。通过第二深度学习网络模型预测下一次的最佳采样位置。根据预测的最佳采样位置进行采样，得到X光稀疏投影图像并将X光稀疏投影图像更新到X光投影图像数据集。进行重建CT图像和最佳采样位置的迭代,直至达到迭代次数。这一在线的动态投影采集过程，可以根据患者的不同特性，进行个性化采样、重建，提高同等剂量下的CT图像重建性能；同时结合深度展开技术与对偶域约束，具有更好的鲁棒性。
主权项：1.一种主动式采样的CT重建方法，其特征在于：包括：S100、构建X光投影图像数据集Y，所述X光稀疏投影图像数据集包括至少一张初始的X光稀疏投影图像y0；S200、加载训练好的第一深度学习网络模型对X光投影图像数据集Y中的所有X光稀疏投影图像y0进行处理，得到当前的重建CT图像u0；S300、加载训练好的第二深度学习网络模型对当前重建CT图像u0进行处理，预测下一次的最佳采样位置；S400、根据预测的所述最佳采样位置进行采样，得到当前的X光稀疏投影图像y1并将X光稀疏投影图像y1更新到X光投影图像数据集Y中；S500、重复步骤S200-S400进行重建CT图像和最佳采样位置的迭代,直到X光稀疏投影数量达到指定的采样最大次数N，此时第一深度学习网络模型得到最终的重建CT图像uN。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中科苏州智能计算技术研究院 一种主动式采样的CT重建方法、装置和可存储介质
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