公开(公告)号：CN117974830A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202410230294.0

申请日：2024-02-29

Applicant: 北方工业大学

Inventor： 王华锋 ,  战欣茹 ,  郭可信 ,  刘万泉 ,  刘伦莹 ,  屠焕青 ,  邢志强 ,  高皓琪 ,  李志强 ,  李丹 ,  林杰 ,  张嘉豪

IPC: G06T11/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于双网络交互学习的低剂量CT图像重建方法，首先对收集到的原始CT数据进行预处理；建立两个相互辅助的同僚网络，即特征融合低剂量CT图像重建网络SCRED，并搭建双网络交互学习框架MFRD，用于交流融合两个网络学习到的知识，充分利用图像隐藏信息；将处理后的CT数据输入到建立的CT图像重建网络SCRED，并在双网络交互学习框架下对该CT图像重建网络SCRED进行训练；将低剂量CT图像输入到步骤4训练好的CT图像重建网络SCRED中，输出高质量CT图像。该方法充分复用了CT图像信息，可以较好地恢复去噪后图像的细节和结构信息，而且稳定可靠、可扩展性好。