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申请/专利权人：湖北珞珈实验室
摘要：本发明公开了一种基于条带扩散模型的零样本低剂量CT图像去噪方法及装置，其中的方法构建了条带扩散模型，该模型利用扩散模型的高保真度来完成不同剂量、厚度或设备的低剂量CT图像的端到端去噪。特别是，训练过程只需要正常剂量CT图像，极大减少了模型数据依赖，并且只使用一个场景数据来跨剂量和厚度条件训练模型。采样过程采用条带扫描策略，结合重叠的条带信息和输入的低剂量CT图像来解决最大后验问题，从而依次产生去噪结果。本发明只使用简单的卷积和注意力架构，并在涉及不同剂量、厚度数据集上进行广泛的实验。结果表明，本发明的方法在大多数情况下优于监督方法，可视化和盲法评估表明，本发明的方法非常接近于正常剂量CT图像。
主权项：1.基于条带扩散模型的零样本低剂量CT图像去噪方法，其特征在于，包括：获取常规扫描条件下的正常剂量CT图像，并以所述常规扫描条件下的正常剂量CT图像CTDI值为基础，获取CTDI值为正常剂量CT图像CTDI值的预设比例的低剂量CT图像，并得到不同厚度的低剂量CT图像；搭建条带扩散模型，条带扩散模型包括前向扩散结构和逆向推理结构，其中，前向扩散结构用于对输入的正常剂量图像按照马尔可夫链的方式逐步添加噪声，得到纯噪声图像，逆向推理结构采用UNet模型对输入的CT图像分成不同的条带，同时逆向推理逐步去除每个条带的噪声依次生成去噪条带，并将生成的去噪条带拼接为去噪结果，其中，各条带之间设置一定的重叠率；将获取的正常剂量CT图像输入所述条带扩散模型，通过均方损失函数计算前向扩散结构添加的噪声与UNet模型预测的噪声之间的差值训练整个条带扩散模型；将获取的CTDI值为正常剂量CT图像CTDI值的预设比例的低剂量CT图像作为测试数据输入训练好的条带扩散模型，得到去噪后的低剂量CT图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖北珞珈实验室 基于条带扩散模型的零样本低剂量CT图像去噪方法及装置
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