基于对抗生成网络未配准低剂量CT的去噪方法、计算机

作者：梁继民; 陈昌鑫; 卫晨; 任胜寒

来源：2018-11-28, 中国, CN201811436463.7.

本发明属于医学图像处理技术领域,公开了一种基于对抗生成网络未配准低剂量CT的去噪方法、计算机；包括获取LDCT和NDCT数据；分析数据,并按比例分为训练数据集和测试数据集；在TensorFlow中编程实现网络框架；读入数据并进行预处理,将图像大小调整相同；输入LDCT分别输入两个生成器中分别得到噪声和抑噪后的结果,将两者相加得到假的LDCT；利用两个判别器分别对抑噪后的结果和假的LDCT进行判别；通过生成结果和判别结果计算两个生成器和两个判别器的损失函数；通过优化算法优化网络,得到训练好参数的网络；在测试集上进行测试,得到LDCT抑噪结果。本发明可以用于未配对数据抑噪问题、配对数据的抑噪问题。

• 出版日期2018-11-28
• 单位西安电子科技大学