基于深度多重解析网络的缺失CT投影数据估计方法

发明专利无效专利

申请号：
CN201910391946.8
IPC分类号：G06T11/00
申请日期：
2019-05-13
申请人：
南京邮电大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	基于深度多重解析网络的缺失CT投影数据估计方法
申请号	CN201910391946.8	申请日期	2019-05-13
法律状态	驳回	申报国家	中国
公开/公告日	2019-06-18	公开/公告号	CN109903356A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T11/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T11/00 2D［二维］图像的生成〔6〕	IPC分类号	G;0;6;T;1;1;/;0;0查看分类表>
申请人	南京邮电大学	申请人地址	江苏省南京市亚东新城区文苑路9号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	南京邮电大学	当前权利人	南京邮电大学
发明人	戴修斌;林语萱;刘天亮;晏善成
代理机构	南京纵横知识产权代理有限公司	代理人	董建林;张欢欢

摘要

本发明公开了一种基于深度多重解析网络的缺失CT投影数据估计方法，属于医学图像重建技术领域。方法包括：获取一定数量的完全CT投影数据图像，对每个图像进行部分遮挡，得到缺失部分的CT投影数据原图和具有缺失区域的缺失CT投影数据图像；将缺失部分的CT投影数据原图和具有缺失区域的缺失CT投影数据图像作为训练数据，输入预设的深度多重解析网络模型进行训练，深度多重解析网络模型使用局部鉴别器和全局鉴别器两个鉴别器；利用S2中已训练的深度多重解析网络模型进行预测得到缺失部分的CT投影数据图像；根据预测的缺失部分CT投影数据图像，重建出CT投影数据图像。本发明的方法使得生成的CT投影数据图像的缺失区域边界更具连贯性。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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