发明专利已授权

基于小波-RED卷积神经网络的低剂量CT重建方法

📄 申请号：CN201911335488.2 📄 发布日：2025/12/10

著录项目信息

申请日

2019-12-20

公开号

CN110992295A

公开日

2020-04-10

申请人

电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T5_00

IPC 分类号

G06T5_00 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

医学影像处理医学影像处理深度学习图像重建

应用场景

低剂量CT成像, 医学影像诊断, 辅助诊断, 影像质量提升

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摘要

本发明公开了一种基于小波-RED卷积神经网络的低剂量CT重建方法，通过小波分解模块代替经典RED卷积神经网络中的编码器，利用小波分解模块的多尺度分析特性，在不同尺度上按频率段逐层提取噪声信息，然后在低剂量CT小波分解系数图像的基础上，利用可训练的解码器，层层提取噪声信息，生成低剂量CT的负噪声图像，最后与低剂量图像相加，获得重建图像，这样可以高效地去除低剂量CT图像上的噪声，同时保留图像的细节信息。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20220419

✅ 授权

20200505

?? 实质审查的生效：

20200410

📄 公开

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：110 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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