一种基于迭代残差网络的双能CT图像分解方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于迭代残差网络的双能CT图像分解方法，所述图像分解方法包括以下步骤：步骤S100：根据被测人体部位从人体模型中选取若干个不同特征的人体部位模型，并据此建立训练数据集；步骤S200：构建用于实现双能CT图像分解的迭代残差网络；步骤S300：基于步骤S100中的训练数据集对步骤S200中的迭代残差网络进行网络训练，完成网络训练并保存训练结果；步骤S400：采集被检测物体双能投影数据，并将投影数据通过单能CT图像重建算法重建得到被检测物体的高能CT图像和低能CT图像；步骤S500：利用步骤S300中完成训练的迭代残差网络分解步骤S400中被检测物体的高能CT图像和低能CT图像，输出被检测物体的基材料密度图像。
基本信息
专利标题 ：
一种基于迭代残差网络的双能CT图像分解方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114612433A
申请号 ：
CN202210245557.6
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-03-14
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
陈平赵晓杰郭丽娜潘晋孝孔慧华魏交统
申请人 ：
中北大学
申请人地址 ：
山西省太原市学院路3号
代理机构 ：
南通国鑫智汇知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
王薇薇
优先权 ：
CN202210245557.6
主分类号 ：
G06T7/00
IPC分类号 ：
G06T7/00 G06N3/08 G06N3/04 G06K9/62 G06V10/82 G06V10/774
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
2022-06-10 ：
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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