一种基于深度学习的医学图像增强方法及系统
实质审查的生效
摘要
本发明属于图像处理领域，提供了一种基于深度学习的医学图像增强方法及系统。该方法包括，获取原始医学图像，将原始医学图像分解为原始反射图像和原始入射图像；将原始入射图像经过直方化处理，得到原始入射图像的灰度直方图矩阵；基于原始入射图像的灰度直方图矩阵，采用训练好的EnhanceNet卷积神经网络，得到增强后的入射图像；将原始反射图像与增强后的入射图像相乘，得到增强后的医学图像。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的医学图像增强方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114463228A
申请号 ：
CN202111656154.2
公开（公告）日 ：
2022-05-10
申请日 ：
2021-12-30
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
凌泽乐蔡东兴张欣欣
申请人 ：
济南超级计算技术研究院
申请人地址 ：
山东省济南市中国（山东）自由贸易试验区济南片区经十东路28666号
代理机构 ：
济南圣达知识产权代理有限公司
代理人 ：
闫伟姣
优先权 ：
CN202111656154.2
主分类号 ：
G06T5/40
IPC分类号 ：
G06T5/40 G06N3/04 G06T5/50
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
G06T5/00
图像的增强或复原
G06T5/40
使用直方图技术的
法律状态
2022-05-27 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 5/40
申请日 : 20211230
申请日 : 20211230
2022-05-10 ：
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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