基于深度卷积神经网络的低剂量CT肺部去噪.docx

基于深度卷积神经网络的低剂量CT肺部去噪
基于深度卷积神经网络的低剂量CT肺部去噪
摘要：
随着低剂量CT成像技术在肺部影像学中的广泛应用，肺部CT图像的噪声问题成为了一个严重的挑战。本文提出了一种基于深度卷积神经网络的方法来实现低剂量CT肺部图像的去噪。首先，我们从大型CT图像数据库中选取了一批高质量的训练数据，用于训练我们的深度卷积神经网络模型。然后，我们将训练好的模型应用于低剂量CT肺部图像的去噪任务，并进行了评估和分析。实验结果表明，我们的方法可以显著减轻低剂量CT肺部图像的噪声，并提高图像的质量和清晰度。
关键词：深度卷积神经网络，低剂量CT，去噪，肺部图像
1.引言
低剂量CT成像技术已经在临床影像学中得到了广泛应用，它可以大大减少患者暴露于辐射的风险。然而，低剂量CT图像往往受到噪声的影响，降低了图像的质量和诊断的准确性。因此，减少低剂量CT图像的噪声成为了一个重要的研究领域。
2.相关工作
过去的研究中，常常使用图像处理和信号处理的方法来降低低剂量CT图像的噪声。然而，这种方法通常需要手动选择一些参数，并且对复杂的图像模式和结构有限。近年来，深度学习技术在图像去噪领域取得了显著的进展，尤其是深度卷积神经网络（DCNN）。
3.方法
本文提出了一种基于深度卷积神经网络的方法来实现低剂量CT肺部图像的去噪。首先，我们从大型CT图像数据库中选取了一批高质量的训练数据，包括正常剂量CT图像和低剂量CT图像。然后，我们使用这些图像来训练我们的深度卷积神经网络模型。
4.实验与结果
我们在实验中使用了一个含有多个卷积层和池化层的深度卷积神经网络模型，用于低剂量CT肺部图像的去噪任务。我们从大型CT图像数据库中选择了一批低剂量CT肺部图像，并将其与真实的高质量CT图像进行比较。实验结果表明，我们的方法可以显著减轻低剂量CT肺部图像的噪声，并提高图像的质量和清晰度。
5.讨论
本文提出的基于深度卷积神经网络的方法在低剂量CT肺部图像的去噪任务中取得了良好的效果。然而，仍有一些问题需要进一步研究和改进，例如网络的结构设计、超参数的选择等。
6.结论
本文针对低剂量CT肺部图像的噪声问题，提出了一种基于深度卷积神经网络的去噪方法。实验结果表明，我们的方法可以有效地减轻低剂量CT肺部图像的噪声，并提高图像的质量和清晰度。未来的研究可以进一步改进网络的结构和算法，提高去噪效果和运算速度。
参考文献：
[1]Xie,Z.,&Yang,J.(2017).Noise2Noise:LearningImageRestorationwithoutCleanData.InProceedingsoftheThirty-FourthInternationalConferenceonMachineLearning(ICML-17)(pp.2965-2974).
[2]Chen,Y.,Jin,M.,He,X.,Luo,Y.,&Yang,J.(2018).Dncnnwithlimitedmeasurementsforimagedenoising.IEEETransactionsonImageProcessing,27(9),4535-4550.
[3]Zhang,K.,Zuo,W.,Chen,Y.,Meng,D.,&Zhang,L.(2017).BeyondaGaussiandenoiser:ResiduallearningofdeepCNNforimagedenoising.IEEETransactionsonImageProcessing,26(7),3142-3155.