公开(公告)号：CN110858391B

公开(公告)日：2023-10-10

申请号：CN201910779576.5

申请日：2019-08-22

Applicant: 通用电气公司

Inventor： 唐杰 ,  埃里克·格罗斯 ,  谢江 ,  罗伊·尼尔森

IPC: G06T5/00 ,  G16H30/20 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明题为“患者专用的深度学习图像降噪方法和系统”。本发明公开了使用深度学习网络模型来改善图像降噪的系统和方法。示例性系统包括输入数据处理器，该输入数据处理器用于处理第一患者的第一患者图像，以向第一患者图像添加第一噪声以形成有噪声的图像输入。示例性系统包括图像数据降噪器，该图像数据降噪器用于使用第一深度学习网络来处理有噪声的图像输入以识别第一噪声。图像数据降噪器用于使用有噪声的图像输入来训练第一深度学习网络。当第一深度学习网络被训练以识别第一噪声时，图像数据降噪器用于将第一深度学习网络部署为第二深度学习网络模型以应用于第一患者的第二患者图像以识别第二患者图像中的第二噪声。

公开(公告)号：CN111492406A

公开(公告)日：2020-08-04

申请号：CN201880065450.5

申请日：2018-10-09

Applicant: 通用电气公司 ,  普渡研究基金会 ,  圣母大学

Inventor： 琼-巴普蒂斯特·蒂博 ,  萨梅什·斯利瓦斯塔瓦 ,  谢江 ,  查尔斯·A·布曼 ,  叶东 ,  肯·萨奥尔

IPC: G06T11/00

Abstract: 本发明的方法涉及用于图像生成的机器学习算法的训练和这种经训练的算法用于图像生成的用途。训练机器学习算法可涉及使用由单组断层摄影投影或图像数据(诸如简单重建和计算密集型重建)产生的多个图像，其中一个图像是显示最终结果所需特征的目标图像。经训练的机器学习算法可用于从使用计算密集型较少的算法生成的输入图像生成对应于计算密集型算法的最终图像。

公开(公告)号：CN104599239A

公开(公告)日：2015-05-06

申请号：CN201310532522.1

申请日：2013-10-31

Applicant: 通用电气公司

Inventor： 董淑琴 ,  董家勤 ,  李硕 ,  谢江

IPC: G06T5/00

Abstract: 本发明提出了一种医学图像中的金属伪影消除方法及装置。该方法包括：获取待处理的医学图像；判断医学图像中是否含有金属区域；以及当医学图像中含有金属区域，并且金属区域之一的金属密度值大于或等于预设密度值时，对所述医学图像进行伪影消除处理。