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申请/专利权人：济南国科医工科技发展有限公司
摘要：本发明提供基于迭代知识迁移和风格泛化学习的CT图像降噪方法及设备、介质，通过医学图像数据集确定源域和目标域；使用源域的数据预训练源域模型；将目标域的图像并行输入源域模型和目标域模型；将源域模型输出的结果作为伪标签，目标域模型在伪标签的指导下学习；通过风格泛化学习模型合成图像，将合成的图像扩充到输入数据集中；将待测试图像输入去噪网络进行低剂量图像去噪。本发明提出了新的领域自适应降噪框架，结合监督学习和无监督学习的优点，解决了不同成像场景中噪声模式变化的挑战，能实现多种医学X射线图像的准确去噪；充分利用了迭代知识迁移和风格泛化学习的优势，能很好地解决医学X射线图像去噪任务中普遍存在的域适应问题。
主权项：1.基于迭代知识迁移和风格泛化学习的CT图像降噪方法，其特征在于，包括以下步骤：通过医学图像数据集确定源域和目标域；使用所述源域的数据预训练源域模型；将所述目标域的图像并行输入预训练的源域模型和未经预训练的目标域模型；将所述源域模型输出的结果作为伪标签，所述目标域模型在所述伪标签的指导下学习；通过风格泛化学习模型合成内容相似但噪声模式与输入略有不同的图像，将合成的图像扩充到输入数据集中；将待测试图像输入去噪网络进行低剂量图像去噪。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 济南国科医工科技发展有限公司 基于迭代知识迁移和风格泛化学习的CT图像降噪方法及设备、介质
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