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公开(公告)号：CN107025634A
公开(公告)日：2017-08-08
申请号：CN201710063331.3
申请日：2017-02-03
Applicant: 通用电气公司
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T11/008 , G06K9/4628 , G06K9/6255 , G06T5/002 , G06T2207/10081 , G06T2207/20081 , G06T2211/424 , G06T5/006
Abstract: 本方法涉及在诸如迭代图像重构过程的图像重构过程期间对要避免或不再强调的图像图案的数据库（即，字典）的使用。此种字典可表征为非用词字典或“差”字典。非用词字典可用来约束图像重构过程，以避免或最小化在非用词字典中存在的图案的存在。
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公开(公告)号：CN110807737B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN201910715874.8
申请日：2019-08-05
Inventor： 付林 , 萨斯什·拉马尼 , 唐杰 , 布鲁诺·克里斯蒂安·伯纳德·徳梅恩 , 杰德·道格拉斯·帕克 , 谢江 , 王戈
Abstract: 本发明题为“迭代图像重建框架”。本发明涉及一种在降噪、空间分辨率、细节保留和计算复杂性方面具有有利特性的图像重建。所公开的技术可以包括以下各项中的一些或全部：第一遍重建、简化的数据拟合项、和/或深度学习去噪器。在各种具体实施中，所公开的技术可以诸如通过结合第一遍重建步骤来植入到不同的CT平台。
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公开(公告)号：CN110807737A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201910715874.8
申请日：2019-08-05
Inventor： 付林 , 萨斯什·拉马尼 , 唐杰 , 布鲁诺·克里斯蒂安·伯纳德·徳梅恩 , 杰德·道格拉斯·帕克 , 谢江 , 王戈
Abstract: 本发明题为“迭代图像重建框架”。本发明涉及一种在降噪、空间分辨率、细节保留和计算复杂性方面具有有利特性的图像重建。所公开的技术可以包括以下各项中的一些或全部：第一遍重建、简化的数据拟合项、和/或深度学习去噪器。在各种具体实施中，所公开的技术可以诸如通过结合第一遍重建步骤来植入到不同的CT平台。
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公开(公告)号：CN110462689A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201880019611.7
申请日：2018-03-19
Applicant: 通用电气公司
Inventor： 付林 , 萨斯什·拉马尼 , 布鲁诺·克里斯蒂安·伯纳德·德梅恩 , 芮雪 , 桑塔伊·安
IPC: G06T11/00
Abstract: 本方法涉及使用机器学习和深度学习系统，其适用于解决大规模的空间变化断层摄影重建和/或校正问题。在某些实施方案中，从断层摄影扫描仪获得的测量数据的断层摄影变换用作神经网络的输入。根据本方法的某些方面，一个或多个断层摄影变换操作与所述神经网络分开或在所述神经网络外执行，使得所述断层摄影变换操作的结果替代地被提供作为所述神经网络的输入。另外，在某些实施方案中，所述神经网络的一个或多个层可以被提供作为小波滤波器组。
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公开(公告)号：CN103514629B
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201310249820.X
申请日：2013-06-21
IPC: G06T17/00
CPC classification number: G06T11/003 , G06T11/006 , G06T2211/424
Abstract: 提供用于重建对象的图像（其包括图像元素）的方法。该方法包括：访问与这些图像元素关联的测量数据；引入辅助变量来将重建图像的原始问题变换为受约束的优化问题；以及使用乘数法对受约束的优化问题求解以创建子问题序列并且对该子问题序列求解。对该子问题序列求解包括通过优化第一目标函数而重建图像。该第一目标函数通过迭代地对近似优化问题的嵌套序列求解而优化。内循环迭代地优化对第一目标函数近似的第二目标函数，并且外循环利用第二目标函数的解来优化所述第一目标函数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110462689B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN201880019611.7
申请日：2018-03-19
Applicant: 通用电气公司
Inventor： 付林 , 萨斯什·拉马尼 , 布鲁诺·克里斯蒂安·伯纳德·德梅恩 , 芮雪 , 桑塔伊·安
IPC: G06T11/00
Abstract: 本方法涉及使用机器学习和深度学习系统，其适用于解决大规模的空间变化断层摄影重建和/或校正问题。在某些实施方案中，从断层摄影扫描仪获得的测量数据的断层摄影变换用作神经网络的输入。根据本方法的某些方面，一个或多个断层摄影变换操作与所述神经网络分开或在所述神经网络外执行，使得所述断层摄影变换操作的结果替代地被提供作为所述神经网络的输入。另外，在某些实施方案中，所述神经网络的一个或多个层可以被提供作为小波滤波器组。
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公开(公告)号：CN103514615B
公开(公告)日：2018-01-30
申请号：CN201310248485.1
申请日：2013-06-21
IPC: G06T11/00
CPC classification number: G06T11/003 , G06T11/006 , G06T2211/408 , G06T2211/424
Abstract: 提供用于迭代地重建对象的图像的方法。该方法包括访问与该图像关联的测量数据并且使用同时算法来重建图像。使用同时算法来重建图像包括确定标度因子（其是体素依赖的）并且将该体素依赖的标度因子应用于目标函数的梯度来重建图像。
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公开(公告)号：CN103514629A
公开(公告)日：2014-01-15
申请号：CN201310249820.X
申请日：2013-06-21
IPC: G06T17/00
CPC classification number: G06T11/003 , G06T11/006 , G06T2211/424
Abstract: 提供用于重建对象的图像（其包括图像元素）的方法。该方法包括：访问与这些图像元素关联的测量数据；引入辅助变量来将重建图像的原始问题变换为受约束的优化问题；以及使用乘数法对受约束的优化问题求解以创建子问题序列并且对该子问题序列求解。对该子问题序列求解包括通过优化第一目标函数而重建图像。该第一目标函数通过迭代地对近似优化问题的嵌套序列求解而优化。内循环迭代地优化对第一目标函数近似的第二目标函数，并且外循环利用第二目标函数的解来优化所述第一目标函数。
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公开(公告)号：CN111323437B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN201911299957.X
申请日：2019-12-16
Applicant: 通用电气公司
Inventor： 布莱恩·大卫·亚诺夫 , 吴明烨 , 付林 , 彼得·迈克尔·伊迪克 , 芮雪 , 付赓 , 金燕南 , 弗雷德里克·格伦伯格
IPC: G01N23/046
Abstract: 本发明题为“用于统计迭代重建和材料分解的系统和方法”。本发明提供了一种用于对要重建的对象进行成像的方法，该方法包括采集对应于对象的投影数据。此外，该方法包括基于所采集的投影数据来生成测量正弦图以及制定前向模型，其中该前向模型表示成像系统的特性。另外，该方法包括基于对象的估计图像和前向模型来生成估计正弦图以及基于成像系统的检测器的堆积特性和死区时间特性中的至少一者来制定统计模型。此外，该方法包括基于统计模型、测量正弦图和估计正弦图来确定对应于估计图像的更新以及基于所确定的更新来更新估计图像以生成对象的更新图像。另外，该方法包括输出对象的最终图像。
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