使用卷积神经网络进行低剂量 CT 去噪
医学物理
2016-10-04 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
为了降低潜在的辐射风险，低剂量 CT 引起了广泛关注。然而，简单地降低辐射剂量会导致图像质量的显著恶化。在本文中，我们提出了一种通过深度神经网络进行低剂量 CT 降噪的方法，且无需访问原始投影数据。训练了一个深度卷积神经网络，以逐块的方式将低剂量 CT 图像转换为正常剂量 CT 图像。视觉和定量评估表明，所提出的方法具有出色的性能。
引用
@article{arxiv.1610.00321,
title = {Low-dose CT denoising with convolutional neural network},
author = {Hu Chen and Yi Zhang and Weihua Zhang and Peixi Liao and Ke Li and Jiliu Zhou and Ge Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1610.00321},
year = {2016}
}
备注
arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1609.08508