【摘 要】
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随着CT影像技术在现代医学诊断和治疗过程中的应用越来越广泛,CT检查中潜在的辐射风险也引起了人们的广泛关注,过量的辐射容易诱发白血病以及癌症等疾病,因此,降低CT扫描过程中的辐射剂量刻不容缓。使用间隔一定角度扫描的稀疏采样方法可以获得辐射剂量低的稀疏角度CT图像,但是获得的稀疏角度CT图像中存在伪影,降低了图像的质量,影响医生的诊断。本文以去除稀疏角度CT图像中的伪影和增强CT图像细节为目标,构建
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随着CT影像技术在现代医学诊断和治疗过程中的应用越来越广泛,CT检查中潜在的辐射风险也引起了人们的广泛关注,过量的辐射容易诱发白血病以及癌症等疾病,因此,降低CT扫描过程中的辐射剂量刻不容缓。使用间隔一定角度扫描的稀疏采样方法可以获得辐射剂量低的稀疏角度CT图像,但是获得的稀疏角度CT图像中存在伪影,降低了图像的质量,影响医生的诊断。本文以去除稀疏角度CT图像中的伪影和增强CT图像细节为目标,构建了两个网络模型来实现去除稀疏角度CT图像的伪影任务。论文的主要研究工作如下:（1）研究了基于卷积神经网络的稀疏角度CT图像伪影去除。通过对几种不同结构的神经网络进行研究,对比这几种网络在稀疏角度CT图像伪影去除方面的性能。实验结果表明,特征融合残差网络（Feature Fusion Residual Network,FFRN）在稀疏角度CT图像的伪影去除方面表现出了较好的性能,在参数量和伪影去除质量方面都有不错的效果,所以确定了进行改进的基准网络为FFRN。（2）为了提升伪影去除效果,设计了一种新的残差注意力模块,将该残差注意力模块融入到FFRN中,提出了特征融合的残差注意力网络。将经过残差跳过密集块的输出特征图作为残差注意力模块的输入,通过一系列计算得到权重分配矩阵。针对CT图像特征的通道,为其分配较大的权重。针对伪影特征信息的通道,分配较小的权重来降低对其关注程度,从而到达伪影去除的目的。实验结果表明,特征融合的残差注意力网络对稀疏角度CT图像的伪影去除效果优于基准FFRN网络,PSNR数值相比于FFRN网络提升了约1.12%,SSIM数值相比于FFRN网络提升了约0.580%。（3）进一步为了增强CT图像细节,在网络训练的损失函数中引入感知损失,提出了基于感知损失的特征融合残差网络。使用VGG19网络获得预测图像和真实图像的特征值,将预测图像与真实图像的特征值作为感知损失的输入进行损失值计算。实验结果表明,基于感知损失的特征融合残差注意力网络对稀疏角度CT图像的伪影去除效果优于基准FFRN网络,PSNR数值相比于FFRN网络提升了约2.43%,SSIM数值相比于FFRN网络提升了约0.856%。
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