发明专利已授权

基于残差学习的卷积神经网络医学CT图像去噪方法

📄 申请号：CN201910166558.X 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2019-03-06

公开号

CN109978778B

公开日

2020-11-13

申请人

浙江工业大学

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

技术画像

所属领域

卷积神经网络医学图像处理深度学习图像去噪神经网络卷积神经网络

应用场景

医学影像, CT成像, 临床诊断, 放射科检查, 图像预处理

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

基于残差学习的卷积神经网络医学CT图像去噪，具体步骤如下：步骤1)构建医学CT图像模型；步骤2)构建神经网络模型；步骤3)训练网络；步骤4)更新参数；步骤5)医学CT图像去噪，向构建好的网络模型中输入含噪声的医学CT图像，网络输出去除噪声后的医学CT图像。本发明具有以下优点：提出了结合深度学习中卷积神经网络方面的知识进行医学CT图像去噪；采用残差学习的方式来近似学习图像中的噪声，具有很好的针对性，同时提升神经网络的训练效率；采用卷积神经网络和残差学习的方法，能够更好的学习图像中的特征信息，在图像去噪的过程中保留更多的局部图像信息。同时图像去噪能力也得到提升。

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

一种基于生成对抗网络的布匹瑕疵数据增强方法

当前第 / 件

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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：26 ❤️ 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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