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项目简介
技术简介：
专利类型： 发明 专利申请号： CN201710767474.2 公开号： CN107481297A
专利权人： 南方医科大学 发明设计人: 马建华;何基;边兆英;曾栋;黄静
所属领域：
摘要： 一种基于卷积神经网络的CT图像重建方法，包括对原始弦图数据I K 进行反投影操作，得到反投影图像数据I’ K ，对反投影图像数据I’ K 进行归一化处理，得到归一化反投影图像数据P K ，将归一化反投影图像P K 通过卷积神经网络进行卷积神经网络滤波，生成待处理图像P’ K ，对待处理图像P’ K 进行反归一化处理，得到最终的重建图像P final 。不需要对图像滤波进行特别的设计，通过对卷积神经网络模型的训练自动完成图像滤波的学习，本发明重建方法操作简单，处理方便，能够在大幅度减少图像噪声和伪影，同时较好地保持原有图像的分辨率，最终实现CT图像的优质重建。
补充信息
转让方式： 成熟度： 预估价值：
市场前景：
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