• 论文
主办单位:煤炭科学研究总院有限公司、中国煤炭学会学术期刊工作委员会
基于双域多阶段联合降噪的低剂量CT图像重建
  • 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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