发明专利已授权

无监督深度字典学习的CT金属伪影校正与超分辨率方法

📄 申请号：CN202311747610.3 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2023-12-19

公开号

CN117726706B

公开日

2024-10-22

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 , G06T3_4053 , G06T3_4046 , G06N3_0464 , G06N3_045 , G06N3_088 ,

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

CT成像, 医学影像诊断, 影像后处理

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摘要

本发明公开了一种无监督深度字典学习的CT金属伪影校正与超分辨率方法，包括如下步骤：S1、构建初始CT图像数据集；S2、构建无监督深度字典网络联合CT金属伪影校正与超分辨率网络模型；S3、设计训练无监督深度字典网络联合CT金属伪影校正与超分辨率网络模型所需的损失函数；S4、基于训练参数和损失函数对无监督深度字典网络联合CT金属伪影校正与超分辨率网络模型进行优化和训练，得到最优的无监督深度字典网络联合CT金属伪影校正与超分辨率网络模型；S5、输出金属伪影校正和超分辨率的CT图像。本发明进一步提高CT图像质量，既能对CT图像的金属伪影进行校正，同时能提高CT图像的分辨率。

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BI-LSTM网络的癫痫发作预测分析的方法

当前第 / 件

一种针对电液执行器主动悬架的自适应滑模导纳控制方法

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

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：80 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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