A system and method for improved image denoising using a deep learning network model. In an exemplary system, an image processor device (1100) processes a first patient image of a first patient and adds a first noise to the first patient image to form a noisy image input. It includes an input data processor. The image processor device includes an image data denoising device that processes a noisy image input using a first deep learning network to identify the first noise. The image data denoiser uses the noisy image input to train a first deep learning network. When the first deep learning network is trained to identify the first noise, the image data denoising device applies the first deep learning network to the second patient image of the second patient image of the first patient. Is developed as a second deep learning network model applied to the second patient image to identify the noise in the. [Selection diagram] Fig. 11【課題】深層学習ネットワークモデルを使用する改善された画像ノイズ除去のためのシステム及び方法を提供する。【解決手段】典型的なシステムにおいて、画像プロセッサ装置１１００は、第１の患者の第１の患者画像を処理し、第１の患者画像に第１のノイズを加えてノイズの多い画像入力を形成する入力データプロセッサを含む。画像プロセッサ装置は、第１の深層学習ネットワークを使用してノイズの多い画像入力を処理して第１のノイズを識別する画像データノイズ除去装置を含む。画像データノイズ除去装置は、ノイズの多い画像入力を使用して第１の深層学習ネットワークを訓練する。第１の深層学習ネットワークが第１のノイズを識別するように訓練されたときに、画像データノイズ除去装置は、第１の深層学習ネットワークを、第１の患者の第２の患者画像の第２のノイズを識別すべく第２の患者画像へと適用される第２の深層学習ネットワークモデルとして展開する。【選択図】図１１
