【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机断层成像，更具体地说，涉及一种基于区分式卷积字典网络的稀疏角度ct伪影去除方法。
技术介绍
1、计算机断层成像(computed tomography，ct)技术依赖于人体对x线束的不同吸收程度，实现对人体各部位的高精度成像。其核心原理涵盖了数字化信息的采集、扫描层面各组织的x线吸收系数的测定，以及最终ct灰阶图像的生成。为降低ct扫描过程中x射线对患者的辐射伤害，通常采用两种策略：降低管电流和稀疏角度扫描。相较于降低管电流，稀疏角度扫描展现出了更多优势，如适用场景更广泛、所需数据量小、计算速度快等。然而，这一策略在成像中也存在挑战，即投影角度的缺失可能导致重建图像中出现星条状伪影，从而影响医生的诊断准确性。因此，科研人员与工程设计人员持续致力于通过各种创新手段优化稀疏角度扫描下的成像效果，旨在提高诊断的精确度和可靠性，为患者带来更安全、更有效的医疗服务。
2、在稀疏角度ct成像领域，相关算法策略通常包括这三大类：1)投影域复原算法，该算法直接在投影数据上操作以恢复缺失信息；2)图像域后处理算法，这种算法...
【技术保护点】
1.一种基于区分式卷积字典网络的稀疏角度CT伪影去除方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于区分式卷积字典网络的稀疏角度CT伪影去除方法，其特征在于：步骤1中获取数据的基本步骤为，将常规扫描的投影数据进行下采样，再进行重建获得稀疏角度CT图像，重建方法与常规CT图像的重建方法相同，所构建的训练数据集中常规CT图像与稀疏角度CT图像是匹配的。
3.根据权利要求1所述的一种基于区分式卷积字典网络的稀疏角度CT伪影去除方法，其特征在于：步骤2中所设计的区分式卷积字典网络包括多个级联模块，每个模块包括图像特征提取子网络，伪影特...
【技术特征摘要】
1.一种基于区分式卷积字典网络的稀疏角度ct伪影去除方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于区分式卷积字典网络的稀疏角度ct伪影去除方法，其特征在于：步骤1中获取数据的基本步骤为，将常规扫描的投影数据进行下采样，再进行重建获得稀疏角度ct图像，重建方法与常规ct图像的重建方法相同，所构建的训练数据集中常规ct图像与稀疏角度ct图像是匹配的。
3.根据权利要求1所述的一种基于区分式卷积字典网络的稀疏角度ct伪影去除方法，其特征在于：步骤2中所设计的区分式卷积字典网络包括多个级联模块，每个模块包括图像特征提取子网络，伪影特征提取子网络和图像先验子网络。
4.根据权利要求3所述的基于多尺度卷积编码网络的低剂量ct图像复原方法，其特征在于：步骤2中所建立的区分式卷积字典网络，先后顺序级联了20个相同模块，以实现图像及伪影特征的充分提取。
5.根据权利要求3所述的一种基于区分式卷积字典网络的稀疏角度ct伪影去除方法，其特征在于：步骤2中的图像特征提取子网络结构为：一个卷积层卷积输入的图像特征图，然后与输入的图像信号相减，接下来再使用一个卷积层进行卷积并与输入的图像特征图相加，最后顺序使用批归一化及relu激活函数，输出更新后的图像特征图。
6.根据权利要求5所述的一种基于区分式卷积字典网络的稀疏角度ct伪影去除方法，其特征在于：步骤2中的伪影特征提取子网络的结...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘进，亢艳芹，叶子豪，强俊，王勇，
申请(专利权)人：安徽工程大学，
类型：发明
国别省市：
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