一种CT影像修复的神经网络模型及训练方法、装置和设备

本发明提供一种CT影像修复的神经网络模型及训练方法、装置和设备，涉及深度学习技术领域，其中，CT影像修复的神经网络模型的训练方法包括：获取样本影像集；利用所述样本影像集对预设神经网络模型进行训练，获取损失函数对应的梯度值；基于所述梯度值的反方向更新所述预设神经网络模型的权重参数并进行迭代训练，直至所述预设神经网络模型输出的影像对应的损失函数达到预设值；将所述损失函数达到预设值时对应的所述预设神经网络模型确定为目标神经网络模型，并利用目标神经网络完成对待修复影像的修复。本发明通过对神经模型进行合理优化，提高了对CT影像修复的效率和准确性。