技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于深度多重解析网络的缺失CT投影数据估计方法，属于医学图像重建技术领域。方法包括：获取一定数量的完全CT投影数据图像，对每个图像进行部分遮挡，得到缺失部分的CT投影数据原图和具有缺失区域的缺失CT投影数据图像；将缺失部分的CT投影数据原图和具有缺失区域的缺失CT投影数据图像作为训练数据，输入预设的深度多重解析网络模型进行训练，深度多重解析网络模型使用局部鉴别器和全局鉴别器两个鉴别器；利用S2中已训练的深度多重解析网络模型进行预测得到缺失部分的CT投影数据图像；根据预测的缺失部分CT投影数据图像，重建出CT投影数据图像。本发明的方法使得生成的CT投影数据图像的缺失区域边界更具连贯性。
技术研发人员：戴修斌;林语萱;刘天亮;晏善成
受保护的技术使用者：南京邮电大学
技术研发日：2019.05.13
技术公布日：2019.06.18