公开(公告)号：CN120047563A

公开(公告)日：2025-05-27

申请号：CN202510123065.3

申请日：2025-01-26

Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) ,  清华海峡研究院(厦门)

Inventor： 叶凯 ,  袁慧书 ,  尹玉琴 ,  刘航帆

IPC: G06T11/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/094 ,  G06F17/14

Abstract: 本发明涉及一种基于图像域端的超低剂量CT图像重建方法；该方法包括：获取多个患者的高低剂量配对CT图像，以配对CT图像中超低剂量CT图像为输入样本，低剂量CT图像为标签，构建训练样本集；初步构建CT图像重建单元和模型训练单元，基于训练样本集及模型训练单元对初步构建的CT图像重建单元进行训练；模型训练单元用于接收重建图像以及对应的低剂量CT图像，并基于多种损失函数融合的生成器复合损失和判别器损失，对CT图像重建单元进行迭代训练，得到收敛的CT图像重建单元；将待处理的超低剂量CT图像输入训练后的CT图像重建单元，得到重建后的CT图像。本发明解决了现有技术中的CT图像重建方法依赖于高端的CT扫描设备，以及图像重建质量差的问题。

公开(公告)号：CN120036804A

公开(公告)日：2025-05-27

申请号：CN202510123067.2

申请日：2025-01-26

Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) ,  清华海峡研究院(厦门)

Inventor： 叶凯 ,  袁慧书 ,  李杰 ,  尹玉琴

IPC: A61B6/00 ,  A61B6/03 ,  G06T11/00

Abstract: 本发明涉及一种基于多能级广谱X线数据的金属伪影去除方法；该方法包括：获取含金属伪影的多个患者的双能级CT影像数据和多能级CT影像数据，以及去金属伪影后的标准影像数据，构建训练样本集；基于训练样本集中同一患者对应的不同能级的CT影像数据进行金属区域分割，得到金属区域掩膜图像；利用训练样本集和金属区域掩膜图像训练模型，得到收敛的金属伪影去除模型；对待处理的任一能级的CT影像数据输入金属伪影去除模型，得到去除金属伪影后的CT影像数据。本发明解决了现有技术中的金属伪影去除方法依赖于高端的CT扫描仪，或均采用模拟数据，数据能级单一，导致现有的方法泛化能力差，对低能级的CT扫描影像处理效果不佳的问题。