发明专利已授权

一种基于自监督学习的高精度CT金属伪影校正方法

📄 申请号：CN202310526349.8 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2023-05-11

公开号

CN116485684B

公开日

2026-01-23

申请人

燕山大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T11_00

IPC 分类号

G06T11_00 , G06T5_80 , G06T3_4007 , G06V10_764 , G06V10_774 , G06N3_045 , G06N3_0464 , G06N3_0499 , G06N3_0895 ,

技术画像

所属领域

自监督学习自监督学习医学图像处理 CT图像重建

应用场景

医学影像, CT成像, 临床诊断, 放射治疗

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摘要

本发明公开了一种基于自监督学习的高精度CT金属伪影校正方法，属于计算机医学成像技术领域，具体为：创建用于训练网络的数据集，并将数据集分为训练集和测试集；构建基于紧标架的模型驱动的图像域子网络、基于Transformer的数据驱动正弦域子网络以及一个新颖的耦合机制用以连接两个子网络；为优化耦合模型‑数据双驱动网络，设计损失函数；训练数据集及损失函数训练优化耦合双驱动网络，直至训练结束，获得最优网络模型；将测试集图像输入到步骤3中训练好的网络模型中，得到金属伪影校正图像。本申请在利用具有较少网络参数量的同时具有高精度的金属伪影校正性能，缓解了训练网络对配对CT图像的需求。

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

基于可解释性图神经网络的风电机组异常检测与定位方法

当前第 / 件

一种高掺杂渐变折射率型四芯四模强耦合模分复用器

同领域国内专利 · IPC: (G06T11_00)

G06T11_00 G06T11_20 G06T11_26 G06T11_40 G06T11_60 G06T11_80 覆盖6个领域

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