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公开(公告)号:CN117291846A
公开(公告)日:2023-12-26
申请号:CN202311588730.3
申请日:2023-11-27
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: G06T5/00 , G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种应用于喉显微外科手术的OCT系统及图像去噪方法,包括以下步骤:S1、在相同条件下的同一视野内,通过OCT探头连续两次成像,获取一对静态样本图像;S2、将每一对静态样本图像不重叠地切分成256×256像素的图像小块,分别作为噪声图像的输入和真值;S3、噪声图像的输入经第一卷积层后提取出浅层特征层,将浅层特征层作为残差学习模块的输入,经残差学习模块提取后输出深层特征层,浅层特征层与深层特征层相加,再经过结果卷积层,得到单通道的重建图像;S4、将重建图像重新拼接获得结果图像;本发明同时提供一种易于封装的封装OCT系统。本发明的图像去噪方法,在获得良好的图像质量的同时,避免了采集对齐的无噪声图像的困难。
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公开(公告)号:CN117291846B
公开(公告)日:2024-02-27
申请号:CN202311588730.3
申请日:2023-11-27
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: G06T5/70 , G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种应用于喉显微外科手术的OCT系统及图像去噪方法,包括以下步骤:S1、在相同条件下的同一视野内,通过OCT探头连续两次成像,获取一对静态样本图像;S2、将每一对静态样本图像不重叠地切分成256×256像素的图像小块,分别作为噪声图像的输入和真值;S3、噪声图像的输入经第一卷积层后提取出浅层特征层,将浅层特征层作为残差学习模块的输入,经残差学习模块提取后输出深层特征层,浅层特征层与深层特征层相加,再经过结果卷积层,得到单通道的重建图像;S4、将重建图像重新拼接获得结果图像;本发明同时提供一种易于封装的封装OCT系统。本发明的图像去噪方法,在获得良好的图像质量的同时,避免了采集对齐的无噪声图像的困难。
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