TD-Net：一种用于稀疏视角 CT 重建的三域网络
图像与视频处理
2023-11-28 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
机器学习
医学物理
摘要
稀疏视角 CT 重建旨在降低 X 射线辐射风险，但常出现以噪声和伪影为表现的图像质量退化。现有的后处理与双域技术虽能有效减少辐射，却常导致结果过度平滑，损害诊断清晰度。为此，我们提出 TD-Net，一种开创性的三域方法，统一了正弦图域、图像域与频域的优化。通过引入频率监督模块（FSM），TD-Net 能妥善保留精细细节，克服普遍存在的过度平滑问题。大量评估表明，TD-Net 在从稀疏视角重建高质量 CT 图像方面性能优越，有效平衡了辐射安全性与图像保真度。TD-Net 在多种噪声场景下的增强能力凸显了其作为医学成像领域突破性进展的潜力。
引用
@article{arxiv.2311.15369,
title = {TD-Net: A Tri-domain network for sparse-view CT reconstruction},
author = {Xinyuan Wang and Changqing Su and Bo Xiong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.15369},
year = {2023}
}