一种低剂量和快速扫描PET图像的图像增强方法和系统

本申请公开了一种低剂量和快速扫描PET图像的图像增强方法和系统，通过融合先进的深度学习技术和创新的数据处理方法，为低剂量和快速扫描PET图像的质量提升提供了一种有效的解决方案，结合医学图像的特有特征和对比学习原理，有效地克服了传统损失函数在处理低剂量PET图像时导致的图像模糊和细节丢失问题。这种方法不仅提高了图像的清晰度和细节保留能力，还确保了重要的临床诊断信息得以准确反映，从而有助于医生作出更为准确的诊断决策，并且大幅提高了训练数据的质量和丰富性。这不仅为深度学习模型提供了高质量的训练数据，也使模型能够更好地适应各种低剂量和快速扫描的临床应用场景，进一步提升了模型的泛化能力和实用性。