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摘要：本发明公开了一种基于自监督训练的CT影像金属伪影去除方法，涉及医学影像处理领域，用于解决使用合成伪影CT影像数据训练的有监督方法网络退化，以及临床收集的真实伪影CT影像数据无对应解剖结构相同的标签而难以利用的问题。本发明包括以下步骤：获取真实伪影和合成伪影训练数据集；构建自监督训练网络模型；使用真实伪影数据集进行掩模重建预训练，获得最优编码器权重；使用合成伪影数据集和预训练权重进行金属伪影去除微调，获得最优网络模型；使用最优模型进行CT影像金属伪影去除。本发明构建了自监督训练方法和训练网络，网络包括T型编解码器、局部增强模块和伪影分离模块，能去除大部分复杂的金属伪影并保留清晰的组织结构细节。
主权项：1.一种基于自监督训练的CT影像金属伪影去除方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、构建用于前置任务和下游任务两个训练阶段的数据集，前置任务数据集用于预训练，下游任务数据集用于微调；步骤2、构建金属伪影校正网络模型；步骤3、对前置任务数据集进行掩模处理；步骤4、使用掩模数据完成网络模型前置任务的预训练，前置任务目标为恢复掩模数据；步骤5、更新网络模型参数权重，在前置任务损失函数收敛时保存T型编码器参数权重；步骤6、使用下游任务数据集微调模型；步骤7、更新网络模型参数权重，在下游任务损失函数收敛时保存模型参数权重；步骤8、使用最优网络模型进行CT影响金属伪影去除，将含有金属伪影的CT影像导入到最优网络模型中进行计算，获得伪影去除后的CT影像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 一种基于自监督训练的CT影像金属伪影去除方法
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