发明专利已授权

基于隐式神经表示的低剂量稀疏视图SPECT重建和图像去噪方法

📄 申请号：CN202310833748.9 📄 发布日：2026/07/29

著录项目信息

申请日

2023-07-07

公开号

CN116883273B

公开日

2026-01-20

申请人

广东工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T5_70

IPC 分类号

G06T5_70 , G06T5_60 , G06T7_00 , G06T17_00 , G06N3_048 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

医学图像重建医学图像重建图像去噪深度学习

应用场景

核医学影像诊断, SPECT成像, 低剂量医学成像, 医学图像处理软件, 临床诊断辅助

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摘要

本发明揭示了一种基于隐式神经表示的低剂量稀疏视图SPECT重建和图像去噪方法。该方法包括两个阶段：低剂量稀疏视图SPECT重建和图像去噪。首先通过对输入点进行小波特征映射，并进行频率正则化，使多层感知器(MLP)能够在低维问题域学习高频函数。在预测时，生成不包含训练视图的密集投影视图，然后将训练的稀疏投影视图和预测生成的密集投影视图相结合，通过PAPA重建算法实现低剂量稀疏视图的SPECT重建。其次，在图像去噪阶段，利用隐式神经表征(INR)的架构归纳偏差：INR倾向于比高频噪声更快地拟合低频干净图像信号，更接近输出的INR层在拟合高频部分中发挥更关键的作用。通过惩罚更深层权重的增长来最大化INR的固有去噪能力，从而实现SPECT图像去噪。

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

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¥13000.0 元

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：28 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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