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公开(公告)号：CN118570088A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410615287.2
申请日：2024-05-17
Applicant: 厦门大学
IPC: G06T5/70 , G06T5/60 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 一种基于图像域和张量域的双域深度学习扩散张量成像去噪方法。本方法包含对DWI图像和张量元素图像分别去噪的网络DDNet和TDNet。DuTD去噪方法包括以下步骤：1)设计DDNet网络与TDNet网络分别完成对带噪声的DWI图像和扩散张量的去噪；2)去噪后的扩散张量通过生物物理模型还原到图像域；3)从去噪后的张量中还原的DWI图像与直接去噪的DWI图像通过加权平均得到最终去噪的DWI图像。针对采集时间临床可接受的6方向DWI数据，提出图像域与参数域双域深度学习去噪方法，并将该方法应用于自采的帕金森病人数据，去噪效果优秀，并且验证其临床适用性。
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