【摘 要】
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为了降低低剂量CT肺部噪声对肺癌筛查后期诊断的影响,该文提出一种基于深度卷积神经网络的低剂量CT肺部去噪算法。以完整的CT肺部图像作为输入,池化层对输入图像进行降维处理
【机 构】
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内蒙古工业大学,内蒙古科技大学信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61771266,61179019);内蒙古自治区自然科学基金(2015MS0604);包头市科技计划项目(2015C2006-14);内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZY145)~~
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为了降低低剂量CT肺部噪声对肺癌筛查后期诊断的影响,该文提出一种基于深度卷积神经网络的低剂量CT肺部去噪算法。以完整的CT肺部图像作为输入,池化层对输入图像进行降维处理;批规范化解决随着网络深度的增加性能降低的问题;引入残差学习,学习模型中每一层的残差,最后输出去噪图像。与经典去噪算法实验结果对比,所提方法在解决去噪方面达到了很好的滤波效果,同时也较好地保留了肺部图像的细节信息,大大优于传统的去噪算法。
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