基于深度學習的宮頸CT圖像金屬偽影去除算法研究
【文章頁數】:60 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖3-1同一患者無金屬偽影的宮頸CT圖像和含金屬偽影的宮頸CT圖像.第一行是??無金屬偽影的宮頸CT圖像,第二行是含金屬偽影的宮頸CT圖像
3.1.2數值仿真??本實驗采集了同一患者無金屬偽影的宮頸CT圖像和含金屬偽影的宮頸CT??圖像,如圖3-1所示。??■■■??圖3-1同一患者無金屬偽影的宮頸CT圖像和含金屬偽影的宮頸CT圖像.第一行是??無金屬偽影的宮頸CT圖像,第二行是含金屬偽影的宮頸CT圖像。??Fig.....
圖3一不同圖像的數值仿真結果
Fig.3-2?Numerical?simulation?results?for?different?images.?The?first?line?are?cervical?CT?images??without?metal?artifacts,?the?second?line?a....
圖3-3基于普通卷積神經網絡去除金屬偽影的框架示意圖
本論文基于卷積神經網絡去除宮頸CT圖像金屬偽影,具體的:用含金屬偽??影的宮頸CT圖像和配對的無金屬偽影的宮頸CT圖像去訓練CNN,得到一個??可以預測去金屬偽影的宮頸CT圖像的模型。本文所用的CNN的框架如圖3-3??所示,該框架主要由3種類型的層組成,網絡的深度為22。輸入的....
圖3-4仿真的含金屬偽影宮頸CT圖像金屬偽影去除實驗結果
3.2.4.2?視覺W??采用數值仿真實驗產生數據集中的20張含金屬偽影的宮頸CT圖像對本節(jié)??提出的算法進行驗證,注意的是用于測試的圖像未被用于網絡的訓練。圖3-4顯??示了對仿真的測試集消除金屬偽影的結果,其中第一行是仿真的含金屬偽影的??宮頸CT圖像,第二行是本節(jié)算法去除金....
本文編號:3993789
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