基于CNN的小波域低剂量CT图像去噪算法研究

摘要

射线计算机断层扫描(CT)在医学显像方面性能优异,但是CT成像也会产生辐射等问题,而且CT成像质量与辐射剂量呈正相关的关系,因此提高低剂量CT(LDCT)图像的质量是医学和工学学科共同关注的课题。通过两阶段的残差卷积神经网络(TS-RCNN)来降低噪声和增强细节,可以有效提高LDCT图像质量,与其他方法相比,此方法在均方误差(MSE)、结构相似度(SSIM)、峰值信噪比(PSNR)方面都取得了良好的结果,在纹理特征和结构特征的实验比较中同样展现了良好的性能。