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基于双域多阶段联合降噪的低剂量CT图像重建
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太原理工大学学报
2022年第02期
160
69
作者
王艳飞
强彦
王梦南
张振庆
单位
太原理工大学信息与计算机学院
摘要
针对计算机断层成像中辐射剂量的暴露具有癌症诱发的潜在危险,以及单一数据在重建结果中易产生噪声残留、结构过度平滑等问题,提出基于两种不同数据域的低剂量CT图像多阶段联合降噪模型。在生成器第一阶段对低剂量投影数据采用残差U-Net模型进行正弦图恢复,在编解码过程通过嵌入跳跃连接为上采样增加多尺度信息,加快训练收敛速度。对去噪后投影图像用滤波反投影实现频域到空间域转换。在第二阶段利用多尺度卷积对CT重建图像再次去噪,丰富卷积多样性,提高重构精度。此外引入VGG网络捕获不同剂量图像间的感知差异,提高网络表征能力。实验结果表明,该方法获得了较高PSNR,相较于单一域变换,更能有效地利用投影数据与图像数据的互补效应来抑制噪声和伪影,提高重构效果。
关键词
低剂量
多阶段
残差U-net
多尺度卷积
VGG网络
基金项目(Foundation)
国家自然科学基金资助项目(61872261);山西省自然科学基金资助项目(201801D121139);
文章目录
1 相关工作
1.1 降噪模型
1.2 生成对抗网络
2 方法
2.1 DuDoGAN网络模型架构
2.2 目标损失函数
2.2.1 生成对抗损失
2.2.2 重建损失
2.2.3 感知损失
3 实验与分析
3.1 数据集
3.2 评价指标
3.3 网络训练参数设置
3.4 实验结果及分析
3.5 消融实验结果对比
4 结语
引用格式
王艳飞,强彦,王梦南,张振庆.基于双域多阶段联合降噪的低剂量CT图像重建[J].太原理工大学学报,2022,53(02):266-273.DOI:10.16355/j.cnki.issn1007-9432tyut.2022.02.010.
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