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公开(公告)号：CN119251330A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411222636.0
申请日：2024-09-02
Applicant: 南方医科大学
IPC: G06T11/00 , G06T5/94 , G06T5/60 , G06N3/0464
Abstract: 一种金属伪影校正网络模型及其金属伪影去除方法，其中金属伪影校正网络模型，设置有可学习伪影编码器，对未校正含金属伪影CT图像中的伪影信息进行提取和特征编码，得到对应的多尺度伪影编码特征图；可学习伪影去除器，去除未校正含金属伪影CT图像中的伪影信息；可学习伪影生成器，在与未校正含金属伪影CT图像配对的无伪影CT图像上生成伪影信息；所述可学习伪影去除器的网络结构和所述可学习伪影生成器的网络结构相同。本发明能够得到较好伪影校正效果的去金属伪影图像。
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公开(公告)号：CN116109508A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310135154.0
申请日：2023-02-17
Applicant: 南方医科大学
IPC: G06T5/00 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 一种CT重建图像噪声去除方法及系统,其中CT重建图像噪声去除方法包括如下步骤：步骤(1)、获取多对低剂量高噪声图像‑高剂量低噪声图像对；步骤(2)、通过步骤(1)得到的低剂量高噪声图像‑高剂量低噪声图像对图像噪声分布估计网络进行训练，得到估计噪声分布强度；步骤(3)、将步骤(2)得到的估计噪声分布强度及步骤(1)得到的低剂量高噪声图像‑高剂量低噪声图像对输入至图像恢复网络进行训练，得到优化图像恢复网络；步骤(4)、将待处理CT图像输入步骤(3)得到的优化图像恢复网络，得到的优化CT图像。本发明的去除方法步骤简单并能明显去除CT图像中的噪声，得到优质的CT图像。
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公开(公告)号：CN116091639A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310188813.7
申请日：2023-03-02
Applicant: 南方医科大学
Abstract: 一种无监督分布式CT金属伪影抑制方法及系统,其中抑制方法包括如下步骤：步骤(1)、构建云端配对CT金属伪影数据集和多个影像中心的非配对CT金属伪影数据集；步骤(2)、将云端配对CT金属伪影数据集输入基础网络进行有监督学习训练，得到云端金属伪影抑制模型参数，每个对应本地影像中心根据云端金属伪影抑制模型参数及对应的非配对CT金属伪影数据集进行无监督学习训练，得到本地金属伪影抑制模型参数，然后采用联邦学习策略交互式训练，最终得到优化金属伪影抑制模型；步骤(3)、根据步骤(2)得到的优化金属伪影抑制模型对影像中心的金属伪影CT图像重建，得到最终伪影抑制CT图像。本发明能够保护患者隐私能提高CT金属伪影的抑制性能。
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公开(公告)号：CN106780641B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201611002595.X
申请日：2016-11-14
Abstract: 一种低剂量X射线CT图像重建方法，首先获取CT设备的成像系统参数和低剂量CT扫描协议下的投影数据；通过成像过程的统计规律构建弦图数据的统计生成模型；根据投影数据和图像的结构特征与实际应用中的需求，构建弦图数据先验的统计模型；构建完整的统计模型，并根据最大后验估计方法，将模型转化为弦图数据复原模型；应用弦图数据复原模型，得到估计的弦图数据与其它统计变量；根据得到的弦图数据进行CT图像重建，得到输出CT图，本发明旨在建立基于弦图数据生成原理及其内在统计先验的高质量弦图数据复原模型与方法，并进而实现能够大幅减少图像噪声/伪影并恢复图像细节的CT图像优质重建。
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公开(公告)号：CN104574416B
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201510040324.2
申请日：2015-01-27
Applicant: 南方医科大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种低剂量能谱CT图像去噪方法，包括：（1）获取成像对象在低剂量射线下的低能量CT投影数据和高能量CT投影数据，并分别对低能量CT投影数据和高能量CT投影数据进行CT图像重建，获得低能量CT图像和高能量CT图像，其中H表示高能，L表示低能；（2）根据步骤（1）中的重建数据所满足的基物质分解模型，构建用于能谱CT图像去噪的数学模型；（3）利用广义全变分作为正则化先验，结合步骤（2）得到的数学模型构建用于图像去噪的目标函数；（4）对步骤（3）中构建的用于能谱CT图像去噪的目标函数采用分裂Bregman算法求解，完成能谱CT图像去噪。本发明利用能谱CT中高低能量图像满足的基物质分解模型，结合能谱CT图像信息和基物质图像信息，实现了能谱CT图像去噪。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103136772B
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201310017958.7
申请日：2013-01-17
Applicant: 南方医科大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明公开了一种基于加权阿尔法散度约束的X射线低剂量CT图像重建方法，包括：（1）利用CT成像设备获取低剂量CT投影数据以及成像系统参数；（2）采用阿尔法散度测度作为原始含噪声的投影数据与待恢复的投影数据的距离测度，并根据获取的系统参数计算阿尔法散度测度的权重因子，构建基于加权阿尔法散度约束的投影数据恢复模型；（3）对构建的投影数据恢复模型进行目标函数求解，建立迭代算法格式；（4）对获取的低剂量CT投影数据，应用建立的迭代算法格式对投影数据恢复模型进行迭代求解；（5）对获得的恢复后投影数据进行图像重建。本发明公开的低剂量CT图像重建方法在CT图像的噪声抑制、边缘保持方面均有上佳表现。
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公开(公告)号：CN104574416A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201510040324.2
申请日：2015-01-27
Applicant: 南方医科大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T5/002 , G06T2207/10081 , G06T2207/20172
Abstract: 一种低剂量能谱CT图像去噪方法，包括：（1）获取成像对象在低剂量射线下的低能量CT投影数据和高能量CT投影数据，并分别对低能量CT投影数据和高能量CT投影数据进行CT图像重建，获得低能量CT图像 和高能量CT图像，其中H表示高能，L表示低能；（2）根据步骤（1）中的重建数据所满足的基物质分解模型，构建用于能谱CT图像去噪的数学模型；（3）利用广义全变分作为正则化先验，结合步骤（2）得到的数学模型构建用于图像去噪的目标函数；（4）对步骤（3）中构建的用于能谱CT图像去噪的目标函数采用分裂Bregman算法求解，完成能谱CT图像去噪。本发明利用能谱CT中高低能量图像满足的基物质分解模型，结合能谱CT图像信息和基物质图像信息，实现了能谱CT图像去噪。
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公开(公告)号：CN103942763A
公开(公告)日：2014-07-23
申请号：CN201410183320.5
申请日：2014-05-03
Applicant: 南方医科大学
Abstract: 一种基于MR信息引导的体素水平PET图像部分容积校正方法，包括如下步骤：(1)分别利用MR成像设备与PET成像设备采集同一目标物的MR与PET图像数据，获得目标物的MR图像与PET图像，同时获取PET成像设备中探测器的系统分辨率；(2)构建用于PET图像部分容积校正的模型；(3)得到带约束的PET图像部分容积校正目标函数；(5)对步骤(4)得到的带约束的PET图像部分容积校正目标函数进行迭代求解，得到校正的PET图像。本发明能够抑制图像噪声，大幅提高PET图像量化水平。
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公开(公告)号：CN103810712A
公开(公告)日：2014-05-21
申请号：CN201410079014.7
申请日：2014-03-05
Applicant: 南方医科大学
Abstract: 本发明公开一种能谱CT图像质量的评价方法，包括步骤：通过能谱CT图像获取40～140keV能量范围的101个单能量图像；在每个单能量图像里确定感兴趣组织结构和背景结构后，在感兴趣组织结构和背景结构中分别选取同样大小的感兴趣区域ROI；分别计算感兴趣组织结构的自感兴趣区域ROI的均值 1和方差背景结构的感兴趣区域ROI的均值 0和方差计算每个单能量图像感兴趣组织的伪理想观察员信噪比PIO？SNR；根据每个单能量图像的伪理想观察员信噪比PIO？SNR画出PIO？SNR随能量变化曲线，确定最佳能量点。本发明能够快速地确定感兴趣区域最佳能量点，并且充分考虑了背景噪声和感兴趣区域噪声之间的相关性；本法方法更加接近符合人眼视觉系统特性，具有比较稳定、效率更高的优点。
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公开(公告)号：CN103793890A
公开(公告)日：2014-05-14
申请号：CN201410079693.8
申请日：2014-03-05
Applicant: 南方医科大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开一种能谱CT图像的恢复处理方法，其包括步骤：获取低能量CT投影数据ylow和高能量CT投影数据yhigh，分别对低能量CT投影数据ylow和高能量CT投影数据yhigh进行CT图像重建，获得低能量CT图像μlow和高能量CT图像μhigh；将低能量CT图像μlow和高能量CT图像μhigh进行合成处理，得到合成CT图像μcom；设置加权平均滤波器，利用加权平均滤波器结合合成CT图像μcom分别对低能量CT图像μlow和高能量CT图像μhigh进行加权平均滤波处理，分别获得恢复后最终的高能量CT图像μlow(restored)和低能量CT图像μhigh(restored)。本发明能够快速高效地获取到高质量的能谱CT图像，在使用低剂量发射的同时，仍能保证产生高质量的CT图像，具有很好的鲁棒性，能够有效的消除图像噪声和抑制伪影。
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