基于神经网络学习的锥形束CT图像超分辨率重建算法

摘要

针对锥形束CT(CBCT)图像质量较差的问题,提出一种基于卷积神经网络的超分辨率重建(SRCNN)方法,旨在提高CBCT图像的分辨率.本研究分别对头颈、盆腔、胸部的CBCT图像进行研究,先使用非局部均值(NLM)方法对图像进行降噪处理,再分别使用双三次插值重建(BIC)方法和SRCNN重建方法进行超分辨率重建.结果表明,BIC方法和SRCNN重建方法均能提高CBCT图像的分辨率,SRCNN重建方法较BIC方法有更高的峰值信噪比,而在结构相似度和特征相似度上,BIC方法和SRCNN重建方法的差别不大.从图像峰值信噪比及特征相似度上看,此方法对盆腔部CBCT图像处理效果更为显著,对头颈部及胸部处理效果相近.