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申请/专利权人：东软医疗系统股份有限公司
摘要：本公开涉及一种去噪模型的训练方法及去除图像噪声方法、相关装置。训练方法包括：获取待去噪样本图像；获取与所述待去噪样本图像中的噪声对应的先验知识信息；根据所述待去噪样本图像以及所述先验知识信息构造模型训练样本；根据所述模型训练样本对去噪样本模型进行训练，以得到目标去噪模型，所述目标去噪模型用于去除图像中的所述噪声。如此，训练得到每一目标去噪模型均有具体的功能，为目标去噪模型提供了良好的可解释性。并且，根据待去噪样本图像和先验知识信息构造模型训练样本，相比于现有技术中仅由待去噪样本图像构成的模型训练样本，可以提高模型的训练效率，有效减少了模型对训练样本的依赖性，提升了模型的泛化性。
主权项：1.一种去噪模型的训练方法，其特征在于，包括：获取待去噪样本图像；获取与所述待去噪样本图像中的噪声对应的先验知识信息；根据所述待去噪样本图像以及所述先验知识信息构造模型训练样本；根据所述模型训练样本对去噪样本模型进行训练，以得到目标去噪模型，所述目标去噪模型用于去除图像中的所述噪声；所述待去噪样本图像包括M种不同类型的噪声，所述去噪样本模型包括依次相连的M个子模型，M为大于或等于2的整数；所述获取待去噪样本图像，包括：获取通过磁共振线圈采集的多通道样本图像；通过并行成像方法合并处理所述多通道样本图像，以得到作为所述待去噪样本图像的磁共振图像；所述待去噪样本图像的噪声包括以下至少一者：所述合并处理过程中产生的第一噪声、由于所述磁共振线圈不均匀所导致的第二噪声以及磁共振设备产生的高斯噪声；其中，所采用的并行成像方法不同，对应所述第一噪声的先验知识信息也不同，所述第二噪声对应的先验知识信息包括线圈敏感度信息分布图，所述高斯噪声对应的先验知识信息包括高斯分布图；所述根据所述待去噪样本图像以及所述先验知识信息构造模型训练样本，包括：根据所述待去噪样本图像以及以下至少一者，构造模型训练样本：所述多通道样本图像以及对应所述第一噪声的先验知识信息；所述第二噪声对应的先验知识信息；所述高斯噪声对应的先验知识信息。
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