摘要
本发明公开了一种磁共振图像去噪方法、系统、设备、产品及介质,该方法包括:获取第一磁共振图像;基于磁共振图像噪声等级识别模型对第一磁共振图像的噪声等级的识别,得到第一磁共振图像的噪声等级;基于噪声等级,采用图像去噪模型对第一磁共振图像的去噪,得到第二磁共振图像;其中,图像去噪模型基于条件生成对抗网络架构;图像去噪模型的结果为基于生成器的结果和判别器的结果进行对抗训练得到。本发明利用磁共振图像的层间相关性,将多层图像输入图像去噪模型中进行去噪,能够取得比单层去噪更好的效果;采用基于条件生成式对抗网络架构的图像去噪模型,使磁共振图像不会过度平滑,保留更多图像细节。
技术关键词
图像去噪模型
噪声图像
无噪声
深度学习架构
条件生成式对抗网络
深度学习模型
条件生成对抗网络
图像去噪系统
可读存储介质
图像获取单元
磁共振设备
处理器
计算机程序产品
拼接模块
扩展模块
系统为您推荐了相关专利信息
生成方法
图像优化系统
生成对抗式网络
网络模块
视频流图像帧
异常检测系统
样本
异常检测方法
图像编码器
多模态
语音特征提取
识别语音数据
语音识别模型
图像全局特征
图像局部特征