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申请/专利权人：首都师范大学
摘要：本发明公开了一种基于3D‑RRDN的稀疏角CL扫描重建方法和装置，其包括：步骤1，将c个大小为l×w×h×1的3维CL重建数据组成数据体；步骤2，将数据体输入3D‑RRDN进行去除条状伪影处理；3D‑RRDN包括：特征提取支路；至少5个3维卷积层，数据体通过第一3维卷积层后，得到第一特征图，第一特征图经过特征提取支路中每一个基本块依次进行特征提取，输出第二特征图，第二特征图再经由第二3维卷积层提取特征信息，输出第三特征图；第三特征图与第一特征图经过逐像素相加处理后，依次通过其余的3维卷积层进行特征融合、提取以及降维处理后，输出第四特征图。本发明能够通过3D‑RRDN消除因稀疏CL扫描导致的重建图像出现条状伪影的现象。
主权项：1.一种基于3D-RRDN的稀疏角CL扫描重建方法，其特征在于，包括：步骤1，将c个大小为l×w×h×1的3维CL重建数据组成数据体；l、w、h分别代表3维CL重建数据的长、宽、高，对应三维的维度信息；1为神经网络的为默认参数；步骤2，将数据体输入3D-RRDN进行去除条状伪影处理；其中，3D-RRDN包括：特征提取支路1，其具有依次串联的至少5个基本块；至少5个3维卷积层，其中，第一3维卷积层的输出端同时连接特征提取支路1的输入端和输出端，第二3维卷积层设于特征提取支路1的输出端与第一3维卷积层的输出端之间，其余的3维卷积层均依次串联在第二3维卷积层的输出端；数据体通过第一3维卷积层后，得到一个大小为c×l×w×h×32的第一特征图，第一特征图经过特征提取支路1中每一个基本块依次进行特征提取，输出一个大小为c×l×w×h×32的第二特征图，第二特征图再经由第二3维卷积层提取特征信息，输出一个大小为c×l×w×h×32的第三特征图；第三特征图与第一特征图经过逐像素相加处理后，依次通过其余的3维卷积层进行特征融合、提取以及降维处理后，输出一个大小为c×l×w×h×1的第四特征图，第四特征图为经由3D-RRDN进行去除条状伪影处理后的图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 首都师范大学 一种基于3D-RRDN的稀疏角CL扫描重建方法和装置
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