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申请/专利权人：卡尔蔡司X射线显微镜有限公司
申请日：2022-07-08
公开（公告）日：2024-04-30
公开（公告）号：CN117957573A
主分类号：G06T11/00
分类号：G06T11/00
优先权：["20210709 US 17/372,019"]
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.24#实质审查的生效;2024.04.30#公开
摘要：使用通过易懂的工作流程训练的深度神经网络来实现改进的例如，高通量、低噪声和或低伪影X射线显微图像。该工作流程涉及选择所需的改进因子x，所述改进因子用于自动将所提供的数据划分为两个或多个子集以进行神经网络训练。通过为每个子集生成重建体积来训练神经网络。神经网络可以被训练为分别以投影图像或重建体积作为输入，并输出改进的投影图像或改进的重建体积作为输出。经过训练的神经网络可以应用于训练数据和或后续数据可选地以更高的吞吐量收集，以最终实现重建体积中改进的去噪和或其他伪影减少。
主权项：1.一种方法，包括：接收样本的训练数据，其中，所述训练数据是由X射线成像装置使用训练参数采集的；接收改进选择；使用所述改进选择将所述训练数据划分为多个训练子集；生成所述多个训练子集中的至少两个训练子集的计算机断层扫描CT训练重建体积；使用各CT训练重建体积训练神经网络；接收附加成像数据，其中，i所述附加成像数据是所述样本的使用与所述训练参数不同的附加参数采集的成像数据，或者ii所述附加成像数据是使用所述训练参数采集的附加样本的成像数据；以及使用所述附加成像数据和经过训练的神经网络生成CT重建体积。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 卡尔蔡司X射线显微镜有限公司 易懂的神经网络图像处理工作流程
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