对抗神经网络去噪模型的建立方法及超声图像去噪方法
基本信息
| 申请号 | CN202111300920.1 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114119391A | 公开（公告）日 | 2022-03-01 |
| 申请公布号 | CN114119391A | 申请公布日 | 2022-03-01 |
| 分类号 | G06T5/00（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 于鹏;杨旭 | 申请（专利权）人 | 深圳市智佐生物科技有限公司 |
| 代理机构 | 无锡嘉驰知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 张华伟 |
| 地址 | 518101广东省深圳市宝安区福海街道新田社区新田大道71-3号901E区 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种对抗神经网络去噪模型的建立方法及超声图像去噪方法，涉及计算机视觉技术领域，包括以下步骤：超声图像数据集处理：将采集的超声图像对划分为训练集和测试集；构建初始去噪模型：初始去噪模型包括生成器模型和判别器模型，生成器模型基于深度可分离卷积层和残差块结构建立，判别器模型基于PatchGAN网络建立；对初始去噪模型训练：将训练集作为输入数据，模型训练完成后得到对抗神经网络去噪模型，即可对测试集中的含噪声超声图像进行去噪处理。如此设置，引入深度可分离卷积层和残差块结构，能够有效地对超声图像去噪，所搭建的结构属于轻量化网络模型结构，能够减少运行的参数量，减少算法的运算时间。 |
