(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210721111.6 (22)申请日 2022.06.24 (71)申请人 中国人民解 放军战略支援 部队信息 工程大学 地址 450000 河南省郑州市高新区科 学大 道62号 (72)发明人 李磊　朱林林　韩玉　闫镔　 席晓琦　谭思宇　符慧娟　孙艳敏　 (74)专利代理 机构 郑州大通专利商标代理有限 公司 41111 专利代理师 刘莹莹 (51)Int.Cl. G06T 5/00(2006.01) G06V 10/30(2022.01) G06V 10/80(2022.01) (54)发明名称 基于Swin Transformer的低剂量CT去噪方 法 (57)摘要 本发明提供一种基于Swin  Transformer的 低剂量CT去噪方法。 该方法包括： 步骤1： 构建并 训练去噪深度网络， 所述去噪深度网络包括噪声 估计子网络和基于Swin  Transformer的去噪和 图像恢复子网络； 步骤2： 将待去噪CT投影输入至 训练好的噪声估计子网络中得到噪声水平估计 图； 步骤3： 将所述待去噪CT投影和对应的噪声水 平估计图同时输入至训练好的基于Swin   Transformer的去噪和图像恢复子网络中得到去 噪后的CT投影。 本发明可以快速有效地解决低剂 量CT噪声 去除问题。 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 CN 115049554 A 2022.09.13 CN 115049554 A 1.基于Sw in Transformer的低剂量CT 去噪方法， 其特 征在于， 包括： 步骤1： 构建并训练去噪深度网络， 所述去噪深度网络包括噪声估计子网络和基于Swin   Transformer的去噪和图像恢复子网络； 步骤2： 将待 去噪CT投影输入至训练好的噪声估计子网络中得到噪声水平估计图； 步骤3： 将所述待去噪CT投影和对应的噪声水平估计图同时输入至训练好的基于Swin   Transformer的去噪和图像恢复子网络中得到去噪后的CT投影。 2.根据权利要求1所述的基于Swin  Transformer的低剂量CT去噪方法， 其特征在于， 所 述训练去噪的深度网络具体包括： 步骤1.1： 构建低剂量CT投影中的噪声模拟生成模型； 步骤1.2： 对所述噪声模拟生成模型中的噪声参数进行调整以构建不同噪声水平下的 低剂量CT投影图像集， 记作仿真数据集； 步骤1.3： 利用仿真数据集对所述去噪深度网络进行训练， 得到训练好的噪声估计子网 络和基于Sw in Transformer的去噪和图像恢复子网络 。 3.根据权利要求2所述的基于Swin  Transformer的低剂量CT去噪方法， 其特征在于， 所 述噪声模型采用公式(1)表示： 其中， i表示X射线的路径， k表示X射线光子到电子的转换增益， N0代表着X射线初 始入射 强度， σ2表示高斯噪声的方差 。 pi表示原始光子数， 表示加噪后的光子数。 4.根据权利要求1所述的基于Swin  Transformer的低剂量CT去噪方法， 其特征在于， 步 骤1中， 训练所述去噪深度网络的过程中采用公式(2)所示的损失函数： Loss＝ λ1LSL(x,y)+λ2L1(x,y) (2) 其中， LSL代表结构相似损失， λ1和 λ2分别代表结构相似损失LSL和L1损失的权重参数， x是 网络预测的输出图像， y是x 对应的标签图像。 5.根据权利要求1所述的基于Swin  Transformer的低剂量CT去噪方法， 其特征在于， 所 述噪声估计子网络由四层卷积层组成。 6.根据权利要求1所述的基于Swin  Transformer的低剂量CT去噪方法， 其特征在于， 所 述基于Swin  Transformer的去噪和图像恢复子网络包括三个相同结构的特征信息处理模 块， 分别记作第一特征信息处理模块、 第二特征信息处理模块和第三特征信息处理模块； 第 一特征信息处理模块和第二特征信息处理模块分别对输入的待去 噪CT投影和对应的噪声 水平估计图进 行特征处理， 将两个特征信息处理模块的输出进行特征融合后输入至第三特 征信息处 理模块， 第三特 征信息处 理模块的输出即为去噪后的CT投影。 7.根据权利要求6所述的基于Swin  Transformer的低剂量CT去噪方法， 其特征在于， 所 述特征信息处理模块具体包括三个卷积层和两个Swin  Transformer模块， 分别记作第一卷 积层、 第二卷积层、 第三卷积层、 第一Swin  Transformer模块和第二Swin  Transformer模 块； 所述特征信 息处理模块的特征信 息处理过程具体包括： 第 一卷积层对输入的特征图进 行特征提取， 将提取出的特征信息记作第一特征信息； 第一特征信息依次经第一Swin   Transformer模块和第二卷积层处理， 将处理后输出的特征信息记作第二特征信息； 将第一权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115049554 A 2特征信息和第二特征信息进行特征融合后 再依次经第二Swin  Transformer模块和第三卷 积层进行处理处理， 将处理后输出的特征信息记作第三特征信息； 将第一特征信息、 第二特 征信息和第三特 征信息进行 特征融合后作为所述特 征信息处 理模块的输出。 8.根据权利要求7所述的基于Swin  Transformer的低剂量CT去噪方法， 其特征在于， 所 述第一特征信息处理模块对待去 噪CT投影处理得到的中间特征被传递至所述第二特征信 息处理模块中的第一Sw in Transformer模块中。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115049554 A 3