一种基于高斯噪声全变分数据增广的图像处理方法
公开
摘要
本发明涉及一种基于高斯噪声全变分数据增广的图像处理方法，所述方法基于全变分正则化模型进行数据增广，并对数据增广后的数据集运用神经网络技术，实现医疗PET/CT图像的中的肿瘤分割的方法，利用变分模型进行数据增广的深度学习图像分区方法。该方法对增广后的数据集采用神经网络的方法，实现医疗PET/CT图像的中的肿瘤分割，本发明学习到的抽象特征对噪声更加具有鲁棒性。
基本信息
专利标题 ：
一种基于高斯噪声全变分数据增广的图像处理方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114299005A
申请号 ：
CN202111605830.3
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2021-12-25
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
田玉铢王帅王金鹤孟凡云
申请人 ：
宁波凯德科技服务有限公司
申请人地址 ：
浙江省宁波市杭州湾新区滨海四路262号205室
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202111605830.3
主分类号 ：
G06T7/00
IPC分类号 ：
G06T7/00 G06T7/11 G06T5/00
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/00
图像分析
法律状态
2022-04-08 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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