降噪以从低分辨率 QCT 计算组织矿物密度与骨小梁体积分数
图像与视频处理
2020-11-11 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
我们提出一种具有特定损失函数的三维神经网络用于定量计算机断层扫描（QCT）降噪，以比不使用或采用标准降噪滤波器显著更高的准确度计算组织矿物密度（TMD）和骨体积比（BV/TV）等微结构参数。椎体体模研究包含高分辨率外周与临床 CT 扫描，其中模拟了体内 CT 噪声以及三种不同管电流（100、250 和 360 mAs）的各九次重复。在 20466 对纯海绵质噪声块与真值块上进行了五折交叉验证。训练与测试误差的比较显示出对过拟合的高度鲁棒性。虽然该滤波器在 BMD 与体素级密度评估中未显现效应，但其相对于未滤波数据全面改进了 TMD 与 BV/TV 的计算。低分辨率 TMD 与 BV/TV 的均方根误差与准确度误差降低至初始值的不到 17%。此外，滤波后的低分辨率扫描仍比高分辨率 CT 扫描（无论未滤波还是经两种最先进标准去噪方法滤波）包含更多与 TMD 和 BV/TV 相关的信息。所提架构具有阈值与旋转不变性，可一次性应用于广泛图像分辨率，并可能用于准确计算其他微结构参数。而且，其比直接计算结构参数的神经网络更不易过拟合。总之，该方法对骨质疏松症及其他骨病的诊断具有潜在重要性，因其允许从 100 mAs 与 120 kVp 等标准低剂量 CT 方案评估相关的三维微结构信息。
引用
@article{arxiv.2011.02382,
title = {Noise Reduction to Compute Tissue Mineral Density and Trabecular Bone Volume Fraction from Low Resolution QCT},
author = {Felix Thomsen and José M. Fuertes García and Manuel Lucena and Juan Pisula and Rodrigo de Luis García and Jan Broggrefe and Claudio Delrieux},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.02382},
year = {2020}
}
备注
A revised version of this manuscript was accepted for publication in Computerized Medical Imaging and Graphics