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申请/专利权人：上海美沃精密仪器股份有限公司
摘要：本发明涉及一种OCT图像噪声去除方法，该方法构建内容相同但噪声不同的3D配对训练数据，构造的3D图像组可利用相邻噪声图像的共享信息强化网络模型对图像内容的学习能力，利用noise2noise思想进行3D图像组训练学习，去噪时仅需对单张图像通过随机降采样操作构造3D图像组输入3D去噪网络预测输出并压缩，从而实现单张图像的噪声去除。解决了眼科检查中OCT图像去噪对干净无噪声图像的依赖性、易生成图像假结构、效果有限的问题，本发明可更好地实现OCT噪声图像的噪声去除，避免对干净数据的依赖性，降低数据集采集难度，无需牺牲时间分辨率及避免去噪延迟；仅需对单张待去噪图像构建3D子序列，增加信息共享用于提升去噪效果。
主权项：1.一种OCT图像噪声去除方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.收集多个OCT扫描序列，每个序列包含多帧图像；S2.每个3D序列随机划分成相等数量的两组3D子序列，对每个图像执行随机降采样预处理，获得配对3D数据；S3.对所有序列重复执行多次S2步骤进行数据扩增，作为训练数据集；S4.使用训练数据集训练3D去噪神经网络模型；S5.对需要去噪的图像执行多次随机降采样预处理，得到关于图像的一个3D子序列；S6.将3D子序列输入训练好的3D去噪神经网络模型，输出后得到与输入相同尺寸的去噪3D子序列；S7.将去噪3D子序列执行帧维度压缩，得到需要去噪的图像对应的去噪图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海美沃精密仪器股份有限公司 一种OCT图像噪声去除方法
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