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申请/专利权人：北京纳米维景科技有限公司
摘要：本发明公开了一种用于静态CT去伪影的AI模型构建方法及系统。该AI模型构建方法包括如下步骤：获取多个公开的体块数据，通过对每一个体块数据进行静止投影和模拟运动投影，并通过图像重建的方式获取仿真数据集；基于该仿真数据集，利用全卷积神经网络的模型架构进行第一次模型训练，构建初始模型；获取多个真实的CT测试数据，通过对每一个CT测试数据进行数据贴合，以形成贴合数据集；基于贴合数据集和仿真数据集对初始模型进行第二次模型训练，以形成从伪影CT图像到去伪影CT图像的映射关系，从而构建出用于静态CT去伪影的AI模型。本发明通过获取仿真数据集和贴合数据集，并进行两次模型训练，能够使得AI模型具有更好的伪影去除效果和泛化能力。
主权项：1.一种用于静态CT去伪影的AI模型构建方法，其特征在于包括如下步骤：获取多个公开的体块数据；针对任意一个所述体块数据，分别进行静止投影和模拟运动投影，并通过图像重建的方式获取该体块数据对应的一组仿真数据；其中，多组所述仿真数据共同组成用于模型训练的仿真数据集；基于所述仿真数据集，利用全卷积神经网络的模型架构进行第一次模型训练，以通过模拟运动的投影数据预测静止的投影数据，从而构建初始模型；获取多个真实的CT测试数据；其中，所述CT测试数据的总数量小于所述体块数据的总数量；针对任意一个所述CT测试数据，通过所述初始模型对该CT测试数据进行数据预测，并通过数据贴合的方式形成与该CT测试数据相对应的贴合数据；其中，多个所述贴合数据共同组成用于模型训练的贴合数据集；基于所述仿真数据集和所述贴合数据集共同对所述初始模型进行第二次模型训练，以形成从伪影CT图像到去伪影CT图像的映射关系，从而构建出用于静态CT去伪影的AI模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京纳米维景科技有限公司 一种用于静态CT去伪影的AI模型构建方法及系统
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