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摘要：本申请涉及医学影像处理领域，公开了一种用于稀疏角度CT图像伪影去除的方法及系统。该方法采用三维子块而非二维断层处理CT图像，有效利用三维信息，避免切片间不连续现象，训练时每轮在整个三维图像中的随机位置采样子块，而不是将整个三维图像送入网络或者人为切分子块，不仅有助于缓解显存压力，也能够提高训练样本的多样性。设计了基于体块的网络结构，包含体注意力引导的残差模块，增强了网络表达能力和伪影去除精度。使用LPIPS度量计算循环一致性损失，更符合人类视觉系统，避免生成过度平滑的图像。该系统显著提高了图像细节恢复效果，增强了图像在不同切面上的连贯性，处理速度较逐断层处理的方法有显著提升，适用于大规模CT数据的快速处理和高质量图像重建。
主权项：1.一种用于稀疏角度CT图像伪影去除的方法，其特征在于，包括以下步骤：获取稀疏角度CT图像和全角度CT图像，并对其进行预处理，得到预处理后的稀疏角度CT图像和全角度CT图像；将所述预处理后的稀疏角度CT图像和全角度CT图像划分为若干训练用三维子块；并且，构建一个基于体块的稀疏角度CT图像伪影去除网络，所述网络包括两对生成器和判别器，其中一对用于将所述训练用三维子块从稀疏角度图像域变换到全角度图像域，另一对用于执行相反的过程；使用所述训练用三维子块对所述网络进行训练，训练过程中采用包含对抗损失、循环一致性损失和重建损失的损失函数对所述网络进行优化，得到训练完成的网络；将待处理的稀疏角度CT图像预处理后，按空间位置顺序分割成若干与所述三维子块大小相同的若干待处理三维子块，依次将所述待处理三维子块输入所述训练完成的网络进行处理，得到去除伪影后的三维子块；并且，将所述去除伪影后的三维子块合并，形成去除伪影后的CT图像。
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百度查询： 上海交通大学 用于稀疏角度CT图像伪影去除的方法及系统
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