[发明专利]一种基于深度神经网络的CT重建方法有效
| 申请号： | 202011056800.7 | 申请日： | 2020-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN112132924B | 公开（公告）日： | 2022-09-09 |
| 发明（设计）人： | 马旭;赵琦乐 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人： | 刘西云;李微微 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度神经网络的CT重建方法，首先将传统的梯度迭代算法进行展开和截断，仅将前K次迭代的过程等效为深度神经网络的各层卷积层，而不是基于经验模型或迁移方法构建神经网络结构，因此本发明依靠物理模型就可以给出结构优良的网络结构，同时可以对网络参数进行初始化；其次，本发明将X射线编码模板，稀疏基，以及网络中的其它参数放在同一个框架进行协同优化，属于端到端的非监督式训练方法，无需对训练样本进行标记，可以极大地降低神经网络的训练成本和工作量，缩短训练时间，避免标记错误所导致的训练误差或训练失败，由此提高了优化自由度，更有利于获得网络参数优化问题的全局最优解，能够有效提高了CT系统的成像精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 ct 重建 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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