公开(公告)号：CN111445406B

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN202010212722.9

申请日：2020-03-24

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 邓杰航 ,  吕伟考 ,  钟韬 ,  顾国生 ,  郭新冲 ,  许国楠

IPC: G06T5/00 ,  G06T5/20 ,  G06T7/40 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种低剂量CT图片质量改善方法、系统及设备，包括：选择包含有低剂量图片和高剂量图片的CT文件并转化为H5PY矩阵数据；使用多方向的梯度算子对H5PY矩阵进行卷积运算，将多方向卷积计算结果与H5PY矩阵进行合并，将合并数据输入到VGG‑16神经网络模型中进行训练，对训练好的VGG‑16神经网络模型进行评价，选择出CT图片改善模型；将低剂量CT图片输入到CT图片改善模型中，得到图片质量改善后的低剂量CT图片。本发明多方向梯度算子应用于低剂量CT图片质量的改善之中，多方向梯度算子抗干扰能力强，能够去除图片中的噪音，同时注重细节恢复，有效获取图片的细节纹理，大大提高网络的人眼感受效果。

公开(公告)号：CN111445406A

公开(公告)日：2020-07-24

申请号：CN202010212722.9

申请日：2020-03-24

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 邓杰航 ,  吕伟考 ,  钟韬 ,  顾国生 ,  郭新冲 ,  许国楠

IPC: G06T5/00 ,  G06T5/20 ,  G06T7/40 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种低剂量CT图片质量改善方法、系统及设备，包括：选择包含有低剂量图片和高剂量图片的CT文件并转化为H5PY矩阵数据；使用多方向的梯度算子对H5PY矩阵进行卷积运算，将多方向卷积计算结果与H5PY矩阵进行合并，将合并数据输入到VGG-16神经网络模型中进行训练，对训练好的VGG-16神经网络模型进行评价，选择出CT图片改善模型；将低剂量CT图片输入到CT图片改善模型中，得到图片质量改善后的低剂量CT图片。本发明多方向梯度算子应用于低剂量CT图片质量的改善之中，多方向梯度算子抗干扰能力强，能够去除图片中的噪音，同时注重细节恢复，有效获取图片的细节纹理，大大提高网络的人眼感受效果。