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申请/专利权人：南昌睿度医疗科技有限公司

摘要：本发明提供了一种CT图像伪影去除方法、系统、存储介质及电子设备，该方法通过获取含有伪影和对应的不含伪影的图像，形成训练集；构建CT运动伪影去除神经网络，其中，CT运动伪影去除神经网络由基本块和步幅块组成，基本块由卷积层、通道注意力单元、空间注意力单元以及残差单元连接组成，步幅块由卷积层和残差单元连接组成；构建深度学习网络损失，并根据深度学习网络损失，将训练集中的含有伪影和对应的不含伪影的图像输入CT运动伪影去除神经网络中进行训练，得到目标神经网络；将待处理图像输入目标神经网络，得到伪影去除的目标图像，以快速去除CT图像中，由于患者呼吸或其他不自主运动产生的运动伪影。

主权项：1.一种CT图像伪影去除方法，其特征在于，所述方法包括：获取含有伪影和对应的不含伪影的图像，形成训练集；构建CT运动伪影去除神经网络，其中，所述CT运动伪影去除神经网络由基本块和步幅块组成，所述基本块由卷积层、通道注意力单元、空间注意力单元以及残差单元连接组成，所述步幅块由卷积层和残差单元连接组成；构建深度学习网络损失，并根据所述深度学习网络损失，将训练集中的含有伪影和对应的不含伪影的图像输入所述CT运动伪影去除神经网络中进行训练，得到目标神经网络；将待处理图像输入所述目标神经网络，得到伪影去除的目标图像；所述获取含有伪影和对应的不含伪影的图像，形成训练集的步骤包括：获取原始的含有伪影和对应的不含伪影的图像，将原始的含有伪影和对应的不含伪影的图像重合，得到重合图；根据预设像素值，确定所述重合图中的重合区域；根据所述重合区域对应的像素值，控制所述重合区域向外扩展，确定对应的扩展区域；将所述扩展区域标记于原始的含有伪影的图像上，得到处理后的含有伪影的图像；将所述重合区域标记于原始的对应的不含伪影的图像上，得到处理后的不含伪影的图像；重新建立处理后的含有伪影的图像及处理后的对应的不含伪影的图像的对应关系，进行归一化处理后，形成训练集；所述获取含有伪影和对应的不含伪影的图像，形成训练集的步骤还包括：获取原始的不含伪影的图像，通过伪影模拟，生成对应的含有伪影的图像，形成训练集，其中，所述伪影模拟为第一Radon变换处理、第二Radon变换处理以及第三Radon变换处理中的一种或几种的组合；所述第一Radon变换处理具体包括：将原始的不含伪影的图像的每个像素投射到一个平行的方向上，得到第一sinogram空间数据；将所述第一sinogram空间数据进行平移和旋转操作，并将经过平移和旋转操作的sinogram空间数据进行逆Radon变换处理，得到对应的含有伪影的图像；所述第二Radon变换处理具体包括：根据获取到的同一CT图像序列中预设数量的相邻的不含伪影的图像，将各图像的每个像素投射到对应平行的方向上，得到各第二sinogram空间数据；选取各第二sinogram空间数据的部分，根据预设角度，进行拼接操作，并将经过拼接操作的sinogram空间数据进行逆Radon变换处理，得到对应的含有伪影的图像；所述第三Radon变换处理具体包括：将原始的不含伪影的图像的每个像素投射到一个平行的方向上，得到第三sinogram空间数据；在所述第三sinogram空间数据上添加预设掩膜，并将添加预设掩膜后的sinogram空间数据进行逆Radon变换处理，得到对应的含有伪影的图像。

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