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      如何使用平穩(wěn)小波域深度殘差CNN進行低劑量CT圖像估計

      2018-12-19 | rar | 1.14 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　針對低劑量計算機斷層掃描（ LDCT）重建圖像中存在大量噪聲的問題，提出了一種平穩(wěn)小波的深度殘差卷積神經網絡（ SWT-CNN）模型，可以從LDCT圖像估計標準劑量計算機斷層掃描（NDCT）圖像。該模型在訓練階段，將LDCT圖像經平穩(wěn)小波（SWT）三級分解后的高頻系數(shù)作為輸入，將LDCT圖像高頻系數(shù)與NDCT圖像高頻系數(shù)相減得到殘差系數(shù)作為標簽，通過深度卷積神經網絡（ CNN）學習輸入和標簽之間的映射關系；在測試階段，利用此映射關系即可從LDCT圖像的高頻系數(shù)中預測NDCT高頻系數(shù)，最后通過平穩(wěn)小波反變換（ISWT）重構預測的NDCT圖像。實驗采用50對大小為512×512的同一體模的常規(guī)劑量胸腔及腹腔掃描切片和投影域添加噪聲后的重建圖像作為數(shù)據(jù)集，其中45對作為訓練集，其余5對作為測試集。將所提模型與效果較好的非局部降噪算法、K-奇異值分解（ K-SVD）算法、匹配三維濾波（BM3D）算法及圖像域CNN（ Image-CNN）模型對比，實驗結果表明，SWT-CNN模型預測的NDCT圖像信噪比（PSNR）和結構相似性（SSIM）高，且均方根誤差（RMSE）小于其他算法處理結果。該模型對于提高低劑量CT圖像質量是可行且有效的。

      神經網絡 CT 模型
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