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A method for improving cone beam computed tomography images using a deep convolution neural network

机译:一种改进锥形光束计算断层摄影图像的方法,使用深卷积神经网络

摘要

Problem to be solved: to provide a system and method for training DCNN to reduce one or more artifacts using a projection space approach or an image space approach.The projection space approach uses artifact contaminated CBCT projection spatial images and corresponding artifact reduced CBCT projection spatial images from each patient in the patient group The DCNN may be trained to include reducing one or more artifacts in the projection space image.The image space approach uses CBCT anatomical images of multiple patients and corresponding registered CT anatomical images from patients' groups and uses multiple CBCT anatomical images and corresponding artifacts reduced CT anatomical images. It can include training DCNN and removing artifacts from CBCT anatomical images.Diagram
机译:要解决的问题:提供用于训练DCNN的系统和方法,以使用投影空间方法或图像空间方法来减少一个或多个伪像。投影空间方法使用伪像污染的CBCT投影空间图像和相应的伪影还原CBCT投影空间图像 从患者组中的每位患者可以训练DCNN,包括在投影空间图像中减少一个或多个伪像。图像空间方法使用来自患者组的多个患者的CBCT解剖图像和相应的注册的CT解剖图像,并使用多个CBCT 解剖图像和对应的伪影还原CT解剖图像。 它可以包括培训DCNN并从CBCT解剖图像中删除伪影.diagram

著录项

  • 公开/公告号JP2021142326A

    专利类型

  • 公开/公告日2021-09-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 エレクタ、インク.;

    申请/专利号JP20210082929

  • 发明设计人 シュ ジャオホウ;ハン シャオ;

    申请日2021-05-17

  • 分类号A61N5/10;G06N3/08;G06N3/04;G06T5;

  • 国家 JP

  • 入库时间 2022-08-24 21:15:55

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