成果名称：	一种卷积神经网络医学CT图像去噪方法	关键字：		应用行业：
高新技术领域：		所在地：		知识产权类型：	发明专利
知识产权编号：	ZL202011405677	成果体现形式：		成果属性：
成果所处阶段：		成果水平：	国内先进	研究形式：
学科分类：		战略新兴产业：		课题来源：
第一完成单位名称：	华北理工大学	第一完成单位属性：		技术成熟度：
合作方式：		交易价格(万)：	2.00	所属十强产业：

本发明公开的属于医学图像去噪技术领域，具体为一种卷积神经网络医学CT图像去噪方法，该卷积神经网络医学CT图像去噪方法首先需要对进行数据采集，然后根据采集到的数据建立基础模型，同时依靠神经元与节点的连接构件基层网络层、中层网络层和上层网络层，基层网络层、中层网络层和上层网络层组成卷积神经网络，卷积神经网络能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类，可以方便神经元在采集特征数据时进行二维化的数据采集，从而避免了采集特征数据时的采集方向过于单一，同时卷积神经网络具有表征学习能力，可以对多组数据进行整合从而避免CT图像的边缘数据丢失，从而提高CT成像的区域范围。