對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去噪模型的建立方法及超聲圖像去噪方法
基本信息
| 申請(qǐng)?zhí)?/td> | CN202111300920.1 | 申請(qǐng)日 | - |
| 公開（公告）號(hào) | CN114119391A | 公開（公告）日 | 2022-03-01 |
| 申請(qǐng)公布號(hào) | CN114119391A | 申請(qǐng)公布日 | 2022-03-01 |
| 分類號(hào) | G06T5/00（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分類 | 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù); |
| 發(fā)明人 | 于鵬;楊旭 | 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 | 深圳市智佐生物科技有限公司 |
| 代理機(jī)構(gòu) | 無錫嘉馳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） | 代理人 | 張華偉 |
| 地址 | 518101廣東省深圳市寶安區(qū)福海街道新田社區(qū)新田大道71-3號(hào)901E區(qū) | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明公開了一種對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去噪模型的建立方法及超聲圖像去噪方法，涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：超聲圖像數(shù)據(jù)集處理：將采集的超聲圖像對(duì)劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集；構(gòu)建初始去噪模型：初始去噪模型包括生成器模型和判別器模型，生成器模型基于深度可分離卷積層和殘差塊結(jié)構(gòu)建立，判別器模型基于PatchGAN網(wǎng)絡(luò)建立；對(duì)初始去噪模型訓(xùn)練：將訓(xùn)練集作為輸入數(shù)據(jù)，模型訓(xùn)練完成后得到對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去噪模型，即可對(duì)測(cè)試集中的含噪聲超聲圖像進(jìn)行去噪處理。如此設(shè)置，引入深度可分離卷積層和殘差塊結(jié)構(gòu)，能夠有效地對(duì)超聲圖像去噪，所搭建的結(jié)構(gòu)屬于輕量化網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)，能夠減少運(yùn)行的參數(shù)量，減少算法的運(yùn)算時(shí)間。 |
