【摘 要】
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为有效降低低剂量CT图像的噪声,提出一种结合特征金字塔(FPN)的生成对抗网络模型(FGAN)。该模型利用多尺度并行方法从低剂量图像中提取图像细节,在不改变主干模型的前提下,融合不同尺度结构特征,采用批量归一化以及带泄露修正线性单元提高网络性能。通过与非局部均值滤波(NLM)、三维块匹配滤波(BM3D)、多层感知机(MLP)以及生成对抗网络(GAN)4种算法相比,该算法不仅降低了低剂量CT图像的噪
【机 构】
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中北大学理学院 太原030051;中北大学信息探测与处理山西省重点实验室 太原030051
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为有效降低低剂量CT图像的噪声,提出一种结合特征金字塔(FPN)的生成对抗网络模型(FGAN)。该模型利用多尺度并行方法从低剂量图像中提取图像细节,在不改变主干模型的前提下,融合不同尺度结构特征,采用批量归一化以及带泄露修正线性单元提高网络性能。通过与非局部均值滤波(NLM)、三维块匹配滤波(BM3D)、多层感知机(MLP)以及生成对抗网络(GAN)4种算法相比,该算法不仅降低了低剂量CT图像的噪声和伪影,而且保留了更多的细节信息,提高了低剂量CT图像质量,验证了该算法的有效性。
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