基于双流Transformer结构的多能计算机断层扫描成像投影数据去噪方法
摘要
多能计算机断层扫描（Computed tomography，CT）技术可以更加精确地分辨出人体组织对不同能量X射线光子的吸收情况，是医学成像领域的重要发展方向。为了解决因量子噪声等非理想效应加重导致重建图像质量急剧退化的问题，提出了一种基于移位窗口多头自注意力机制的双流Transformer网络结构。该结构利用移位窗口Transformer和局部增强窗口Transformer分别提取投影数据的全局和局部特征，充分利用投影数据的非局部自相似性以保留投影数据的内部结构；然后通过残差卷积融合提取的特征；最后使用带有非局部全变分的混合损失函数来监督网络模型的训练，提升该网络模型对投影数据内部细节的敏感程度。实验结果表明，所提方法处理后的重建图像峰值信噪比（PSNR）值、结构相似性（SSIM）值和特征相似度（FSIM）值分别达到37.7301 dB、0.9944和0.9961。与目前先进的多能CT去噪方法相比，所提方法在去除低剂量多能CT投影数据噪声的同时，可保留更多的细节特征，有利于后续的精确诊断。
引用本文（GB/T 7714）
欧阳顺馨 Ouyang Shunxin, 史再峰 Shi Zaifeng, 孔凡宁 Kong Fanning, 等. 基于双流Transformer结构的多能计算机断层扫描成像投影数据去噪方法[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2024.
引文网络
本站仅收录题录与摘要供学习参考，全文版权归属出版方；如有侵权请联系我们删除。