1 重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室, 重庆 400044
2 重庆大学工业CT无损检测教育部工程研究中心, 重庆 400044
针对低剂量医学CT图像噪声大且配对数据集难以获得的问题,提出一种基于改进型循环一致性生成对抗网络的低剂量CT去噪算法。该算法使用循环一致性生成对抗网络,由未配对的数据集实现了从低剂量CT图像到标准剂量CT图像的端到端映射;同时将密集型残差学习网络模型引入到该网络生成器中,利用残差网络的特征复用性来恢复图像细节,使生成器输出图像更接近目标图像。实验研究表明,本文算法提升了去噪效果,并准确地恢复了图像细节及边缘结构,修复后的图像质量显著提升,有助于病灶的检测与分析。
图像处理 低剂量CT 循环一致性生成对抗网络 密集型残差学习网络 图像去噪 光学学报
2020, 40(22): 2210002
