技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于生成对抗网络和3D残差编码解码的医学图像降噪方法，包括：分类收集训练数据并对所述训练数据进行预处理，所述训练数据包括低质量图像和高质量图像；构建基于生成对抗网络和3D残差编码解码的卷积神经网络，利用扫描时间为75s、尺寸为N*9*64*64*1的低质量图像作为训练输入，扫描时间为150s、尺寸为N*9*64*64*1的高质量图像作为训练标签，对所述网络进行训练；利用训练后的卷积神经网络对高噪图像降噪，得到高质量图像。应用本发明技术方案可实现利用少量数据对模型进行训练后即可对任意高噪正电子发射计算机断层图像进行准确、快速的降噪。
技术研发人员：滕月阳;龚宇
受保护的技术使用者：东北大学
技术研发日：2019.07.01
技术公布日：2019.10.01