公开(公告)号：CN112634146A

公开(公告)日：2021-04-09

申请号：CN202011391375.7

申请日：2020-12-02

申请人： 浙江工业大学之江学院

发明人： 张聚 ,  牛彦 ,  陈德臣 ,  潘玮栋 ,  施超 ,  范兴刚

IPC分类号： G06T5/00 ,  G06T7/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 基于多种注意力机制的多通道CNN医学CT图像去噪，包括：步骤1)创建医学CT图像模型；步骤2)构建去噪网络；步骤3)训练去噪网络并更新参数；步骤4)医学CT图像去噪；本发明提出了使用CBAM注意力机制、BAM机制和CBAM/BAM联合机制的多种注意力机制模型，将含有噪声的医学CT图像输入去噪网络，先经过浅层网络的特征提取，然后分别在三个不同的通道上对去噪网络的浅层网络进行特征提取，再进过多层卷积网络，最后去噪网络输出预测的无噪声医学CT图像；实现了对于CT图像中特征细节的提取和保留，使得预测出来的干净图像具有良好的细节特征信息，并且该去噪网络具有很强的泛化能力，可以保证多种不同噪声等级下的去噪效果仍然是令人满意。