基于NSST域卷积神经网络的低剂量CT图像恢复

作者：刘祎; 高净植; 桂志国

来源：计算机工程与应用, 2019, (23): 209-215.

• 低剂量CT
• 图像恢复
• 非下采Shearlet变换
• 卷积神经网络
• 残差学习 low-dose Computed Tomography(CT)
• image restoration
• non-sample Shearlet transformation
• convolutional neural network
• residual learning

为解决低剂量CT(Low-Dose Computed Tomography,LDCT)图像中的噪声/伪影问题,提出一种基于非下采样Shearlet变换(Non-Sample Shearlet Transformation,NSST)的卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)的NSST-CNN模型。训练时,对数据集中的常规剂量CT(Normal-Dose Computed Tomography,NDCT)和LDCT图像做NSST分解,将LDCT图像的高频子图作为输入,LDCT和NDCT图像的高频子图的残差图像作为标签,通过CNN训练,学习LDCT高频子图和高频...

• 单位
  中北大学