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基于多尺度残差网络构架的低剂量CT图像去噪
标题：基于多尺度残差网络构架的低剂量CT图像去噪
摘要：
低剂量CT图像的去噪是医学图像处理中的一项重要任务。由于低剂量CT图像受到噪声的影响，图像质量下降严重，对医生的诊断和治疗决策造成了困扰。因此，开发一种有效的低剂量CT图像去噪算法对于提高诊断准确性和减少辐射剂量具有重要意义。本论文提出了一种基于多尺度残差网络构架的低剂量CT图像去噪方法，该方法结合了深度学习和图像处理技术，能够显著提高低剂量CT图像的质量。
关键词：低剂量CT图像、去噪、深度学习、多尺度残差网络
1.引言
随着CT技术在临床应用中的广泛使用，低剂量CT成像已成为减少辐射剂量和保护患者健康的重要课题。然而，低剂量CT图像受到噪声的影响，图像质量下降，给医生的准确诊断带来了挑战。因此，开发一种有效的低剂量CT图像去噪算法是非常必要的。
2.相关工作
近年来，许多基于图像处理方法的低剂量CT图像去噪算法被提出，例如基于滤波、小波变换和稀疏表示等方法。然而，这些传统的方法对噪声的抑制效果有限，无法很好地还原低剂量CT图像的细节信息。
基于深度学习的方法在图像处理领域取得了显著的成果。深度学习对其高层抽象特征的学习能力使得其在低剂量CT图像去噪任务中表现出良好的性能。特别地，残差网络作为一种非常经典的深度学习网络结构在图像去噪任务中被广泛应用。通过引入残差连接，残差网络可以学习到残差图像，从而更好地恢复出清晰的图像。
3.方法
本文提出的基于多尺度残差网络构架的低剂量CT图像去噪方法由主要三个部分构成：多尺度提取模块、残差学习模块和重建模块。
首先，多尺度提取模块将输入图像分解为多个不同尺度的子图像，以捕捉不同尺度下的细节信息。每个子图像经过特征提取和降采样操作后，得到对应的特征图。
接下来，残差学习模块采用残差网络的结构，通过学习残差图像来去除低剂量CT图像中的噪声。残差学习模块将不同尺度下的特征图进行融合，并通过反卷积操作得到重建的残差图像。
最后，重建模块将重建的残差图像与输入图像相加，得到最终的去噪结果。通过这一步骤，我们可以恢复出清晰、自然的低剂量CT图像。
4.实验与结果
我们在公开的低剂量CT图像数据集上进行了实验，比较了本文提出的方法与传统的图像处理方法以及其他深度学习方法的性能。实验结果表明，本文提出的方法在去除噪声的同时能够保持图像的细节信息，与其他方法相比具有更好的去噪效果。
5.结论和展望
本论文提出了一种基于多尺度残差网络构架的低剂量CT图像去噪方法。实验结果表明，该方法能够有效去除低剂量CT图像中的噪声，并保持图像的细节信息。未来，我们将进一步改进和优化该方法，并应用于实际临床工作中，以提高低剂量CT图像的质量和临床诊断的准确性。
参考文献：
[1]Chen,H.,Zhang,Y.,Zhang,W.,etal.(2017).Low-DoseCTviaConvolutionalNeuralNetwork.BiomedResInt,2017:ArticleID4132083.
[2]Shu,H.,Zhang,H.,Gao,Y.,etal.(2019).Multi-scaleResidualNetworkforLow-DoseCTImageDenoising.NeuralProcessingLetters,49(1):335-348.
[3]Yang,Q.,Yan,P.,Zhang,Y.,etal.(2018).Low-DoseCTImageDenoisingUsingaGenerativeAdversarialNetworkWithWassersteinDistanceandPerceptualLoss.IEEETransMedImaging,37(6):1348-1357.