公开(公告)号：CN116188615A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202310187803.1

申请日：2023-03-01

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 伍佳 ,  李章勇 ,  钟丽莎 ,  张政 ,  王芸

IPC: G06T11/00 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/09 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明属于X射线计算机断层成像技术领域，具体涉及一种基于正弦域和图像域的稀疏角度CT重建方法；包括采集稀疏角度正弦图训练数据集训练基于正弦域和图像域的稀疏角度CT重建网络模型；将稀疏角度正弦图输入训练好的稀疏角度CT重建网络模型中得到修复后的全角度正弦图以及重建CT图；构建CT图像重建目标方程，将修复后的全角度正弦图及重建CT图作为CT图像重建目标方程的先验正则约束，迭代优化CT图像重建目标方程，并采用最小二乘法求解得到高精度重建CT图像；针对网络模型泛化性、鲁棒性以及数据一致性问题，本发明将网络输出作为深度先验融入迭代重建中，进一步提升重建CT图像质量。

公开(公告)号：CN114708352A

公开(公告)日：2022-07-05

申请号：CN202210424881.4

申请日：2022-04-22

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李章勇 ,  王芸 ,  伍佳 ,  黄志伟 ,  秦对

IPC: G06T11/00 ,  G06T5/00 ,  G06T5/50 ,  G06K9/62 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明属于医学图像处理技术领域，涉及一种基于无监督学习的低剂量CT图像恢复方法及系统；包括获取低剂量CT图像并采用全变分模型进行特征分解，得到基础层图像和细节层图像；对基础层图像下采样得到内容特征图像和潜在纹理层图像，分别对内容特征层图像和细节层图像进行图像增强和降噪处理，得到基础层增强图像和细节层降噪图像；将潜在纹理层图像、基础层增强图像和细节层降噪图像分段融合得到低剂量CT恢复图像；本发明将低剂量CT图像进行解耦，对低频区进行对比度增强，对高频区进行去噪，提高了整体图像质量，减少医生误诊率。