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申请/专利权人：河南科技大学
摘要：本发明公开了一种带有混合损失的双域生成对抗网络及其低剂量CT成像方法，带有混合损失的双域生成对抗网络包括：生成器网络，其用于对输入的低剂量CT投影数据进行重建，获得并生成高质量的结果图像；判别器网络，其用于对标签图像和生成器网络的结果图像进行鉴别；VGG网络，其用于提取标签图像和生成器网络的结果图像的特征；混合损失函数，其用于根据判别器网络的鉴别结果、VGG网络的提取结果、标签图像和生成器网络的结果图像，对生成器网络和判别器网络的参数进行优化。本发明能够有效减轻图像的伪影并抑制噪声，有效保持图像的纹理与结构特征。
主权项：1.一种带有混合损失的双域生成对抗网络，其特征在于，包括：生成器网络G，其用于对输入的低剂量CT投影数据进行重建，获得并生成高质量的结果图像；判别器网络D，其用于对标签图像和生成器网络G的结果图像进行鉴别；VGG网络，其用于提取标签图像和生成器网络G的结果图像的特征；混合损失函数，其用于根据判别器网络D的鉴别结果、VGG网络的提取结果、标签图像和生成器网络G的结果图像，对生成器网络G和判别器网络D的参数进行优化；其中，“标签图像”为正常剂量CT重建的图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南科技大学 带有混合损失的双域生成对抗网络及其低剂量CT成像方法
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