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申请/专利权人：厦门大学
摘要：一种基于图像域和张量域的双域深度学习扩散张量成像去噪方法。本方法包含对DWI图像和张量元素图像分别去噪的网络DDNet和TDNet。DuTD去噪方法包括以下步骤：1设计DDNet网络与TDNet网络分别完成对带噪声的DWI图像和扩散张量的去噪；2去噪后的扩散张量通过生物物理模型还原到图像域；3从去噪后的张量中还原的DWI图像与直接去噪的DWI图像通过加权平均得到最终去噪的DWI图像。针对采集时间临床可接受的6方向DWI数据，提出图像域与参数域双域深度学习去噪方法，并将该方法应用于自采的帕金森病人数据，去噪效果优秀，并且验证其临床适用性。
主权项：1.一种基于图像域和张量域的双域深度学习扩散张量成像去噪方法，其去噪过程在于以下步骤：1设计DuTD网络，包含DDNet网络与TDNet网络分别完成对带噪声的DWI图像和扩散张量的去噪；2经过网络去噪后的扩散张量通过还原过程还原到图像域，得到从张量域中还原的DWI图像；3从去噪后的张量域中还原的DWI图像与直接去噪的图像域去噪的DWI图像通过加权平均，得到最终去噪的DWI图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 厦门大学 一种基于图像域和张量域的双域深度学习扩散张量成像去噪方法
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