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申请/专利权人：清华大学
摘要：本申请涉及辐射成像技术领域，特别涉及一种基于深度学习的多源CT散射校正方法及装置，其中，方法包括：在多源CT系统中至少两个射线源同时出束时，获取多源CT扫描数据；从多源CT扫描数据的总信号中学习得到相应的低频的多源交叉散射场，以校正交叉散射信号；基于预设的前向散射网络表达估计前向散射信号，以校正前向散射信号，完成多源CT散射的校正。由此，解决了相关技术中，由于多源同时出束，导致探测器接收的散射信号包括前向散射信号和交叉散射信号，严重影响重建图像的质量，且相关校正方法导致数值误差较大，易产生高频伪影等问题。
主权项：1.一种基于深度学习的多源CT散射校正方法，其特征在于，包括以下步骤：在多源CT系统中至少两个射线源同时出束时，获取多源CT扫描数据；从所述多源CT扫描数据的总信号中学习得到相应的低频的多源交叉散射场，以校正交叉散射信号；基于预设的前向散射网络表达估计前向散射信号，以校正所述前向散射信号，完成多源CT散射的校正。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 基于深度学习的多源CT散射校正方法及装置
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