用于低剂量CT降噪的伪影感知生成对抗网络

近年来,生成对抗网络（GAN）用于低剂量CT（LDCT）伪影抑制表现出一定性能优势,已成为该领域新的研究热点。由于伪影分布不规律且与正常组织位置息息相关,现有GAN网络的降噪性能受限。针对上述问题,提出了一种基于伪影感知GAN的LDCT降噪算法。首先,设计了伪影方向感知生成器,该生成器在U型残差编解码结构的基础上增加了伪影方向感知子模块（ADSS）,从而提高生成器对伪影方向特征的敏感度;其次,设计了注意力判别器（AttD）来提高对噪声伪影的鉴别能力;最后,设计了与网络功能相对应的损失函数,通过多种损失函数协同作用来提高网络的降噪性能。实验结果表明,与高频敏感GAN（HFSGAN）相比,该降噪算法的平均峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）分别提升了4.9%和2.8%,伪影抑制效果良好。     

基于生成对抗网络和噪声水平估计的低剂量CT图像降噪方法

生成对抗网络(GAN)用于低剂量CT(LDCT)图像降噪具有一定的性能优势,成为近年CT图像降噪领域新的研究热点.不同剂量的LDCT图像中噪声和伪影分布的强度发生变化时,GAN网络降噪性能不稳定,网络泛化能力较差.为了克服这一缺陷,该文首先设计了一个编解码结构的噪声水平估计子网,用于生成不同剂量LD-CT图像对应的噪声...     

基于生成对抗网络和噪声水平估计的低剂量CT图像降噪方法

生成对抗网络(GAN)用于低剂量CT(LDCT)图像降噪具有一定的性能优势,成为近年CT图像降噪领域新的研究热点.不同剂量的LDCT图像中噪声和伪影分布的强度发生变化时,GAN网络降噪性能不稳定,网络泛化能力较差.为了克服这一缺陷,该文首先设计了一个编解码结构的噪声水平估计子网,用于生成不同剂量LD-CT图像对应的噪声图,并用原始输入图像与之相减来初步抑制噪声;其次,在主干降噪网络中,采用GAN框架,并将生成器设计为多路编码的U-Net结构,通过博弈对抗实现网络结构优化,进一步抑制CT图像噪声;最后,设计了多种损失函数来约束不同功能模块的参数优化,进一步保障了LDCT图像降噪网络的性能.实验结果表明,与目前流行算法相比,所提出的降噪网络能够在保留LDCT图像原有重要信息的基础上,取得较好的降噪效果.