【摘 要】
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为改善低剂量CT图像的质量,提出一种基于改进型Wasserstein生成对抗网络(WGAN-gp)的低剂量CT图像去噪方法。WGAN-gp在WGAN网络的基础上加入梯度惩罚项,解决了WGAN训练困难,收
【机 构】
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南京工业大学计算机科学与技术学院;
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为改善低剂量CT图像的质量,提出一种基于改进型Wasserstein生成对抗网络(WGAN-gp)的低剂量CT图像去噪方法。WGAN-gp在WGAN网络的基础上加入梯度惩罚项,解决了WGAN训练困难,收敛速度慢的问题,进一步提高网络的性能。同时加入新感知损失度量函数,使对人眼而言敏感的纹理信息得到保留。实验结果表明,与目前相关的方法相比,PSNR提高了1.83 dB,SSIM表达能力增加了约3.5%,降低了时间复杂度,显著改善了低剂量CT图像的可视质量。
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