基于多通道交叉卷积UCTransNet的双能CT基材料分解方法
摘要
提出一种基于多通道交叉卷积UCTransNet（MC-UCTransNet）的图像域双材料分解方法。该网络以UCTransNet为基础架构，采用通道交叉融合转换器和通道交叉注意模块来提高基材料分解性能，实现双输入双输出的端到端映射。网络中通道交叉融合模块和通道交叉注意模块可更好地捕捉复杂的通道信号相关性，以更充分地进行特征提取与融合，实现基材料生成路径之间的信息交换。为进一步提高模型的拟合性能，网络训练时采用混合损失及Sigmoid函数的归一化方法。实验结果表明，在骨骼基材料及软组织碘基材料分解任务中，所提方法能获得优质的基材料图像，与对比方法相比，其分解后的基材料图像在准确度及噪声伪影抑制上表现更好。
引用本文（GB/T 7714）
吴凡 Wu Fan, 金潼 Jin Tong, 詹郭睿 Zhan Guorui, 等. 基于多通道交叉卷积UCTransNet的双能CT基材料分解方法[J]. Acta Optica Sinica, 2024.
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