【摘 要】
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针对低剂量计算机断层扫描(LDCT)重建图像中存在大量噪声的问题,提出了一种平稳小波的深度残差卷积神经网络(SWT-CNN)模型,可以从LDCT图像估计标准剂量计算机断层扫描(NDCT)
【机 构】
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中北大学信息与通信工程学院,生物医学成像与影像大数据山西省重点实验室（中北大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61671413);国家重大科学仪器设备开发专项(2014YQ24044508);国家重点研发计划项目(2016YFC0101602);山西省青年基金资助项目(201601D021080);山西省回国留学人员科研资助项目(2016-085);中北大学校基金资助项目(XJJ2016019)~~
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针对低剂量计算机断层扫描(LDCT)重建图像中存在大量噪声的问题,提出了一种平稳小波的深度残差卷积神经网络(SWT-CNN)模型,可以从LDCT图像估计标准剂量计算机断层扫描(NDCT)图像。该模型在训练阶段,将LDCT图像经平稳小波(SWT)三级分解后的高频系数作为输入,将LDCT图像高频系数与NDCT图像高频系数相减得到残差系数作为标签,通过深度卷积神经网络(CNN)学习输入和标签之间的映射关系;在测试阶段,利用此映射关系即可从LDCT图像的高频系数中预测NDCT高频系数,最后通过平稳小波反变换(IS
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