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基于改进型WGAN的低剂量CT图像去噪方法
基于改进型WGAN的低剂量CT图像去噪方法
摘要：低剂量计算机断层成像（CT）是一种减少辐射剂量的重要举措，但却会导致图像噪声增加。本研究提出了一种基于改进型Wasserstein生成对抗网络（WGAN）的低剂量CT图像去噪方法。首先，我们介绍了低剂量CT图像去噪的挑战和目标。然后，我们详细介绍了WGAN的基本原理和改进方法。最后，我们在真实的低剂量CT图像数据集上进行了实验，结果表明我们提出的方法在去噪效果和保持图像细节方面表现出了优异的性能。
关键词：低剂量CT图像，去噪，Wasserstein生成对抗网络，细节保留
1.引言
低剂量计算机断层成像（CT）技术在医学影像领域有着重要的应用。它能够减少患者接受的X射线辐射剂量，降低对患者的伤害。然而，低剂量CT图像也会因缺少辐射剂量而引入大量的噪声，这不仅会降低图像质量，同时也会影响临床诊断的准确性。
因此，在低剂量CT图像领域，去噪技术变得尤为重要。而传统的去噪方法，如均值滤波和中值滤波等，往往会导致图像细节的丢失，从而影响诊断的准确性。为了解决这一问题，本研究提出了一种基于改进型WGAN的低剂量CT图像去噪方法。
2.方法
2.1低剂量CT图像去噪的挑战
低剂量CT图像去噪的挑战主要包括两个方面。首先，低剂量CT图像的噪声主要集中在高频区域，而普通的去噪方法往往不能有效去除这些高频噪声。其次，低剂量CT图像的细节非常丰富，传统的去噪方法易造成细节丢失。
2.2WGAN的基本原理
Wasserstein生成对抗网络（WGAN）是一种改进的生成对抗网络（GAN），通过最小化生成样本与真实样本之间的Wasserstein距离来优化训练过程。WGAN通过引入判别器的Lipschitz连续性约束来避免传统GAN中的训练不稳定和模式坍塌问题。
2.3改进型WGAN的低剂量CT图像去噪方法
我们提出的改进型WGAN的低剂量CT图像去噪方法主要分为两个阶段：生成阶段和判别阶段。
在生成阶段，我们使用改进的WGAN生成器来生成低剂量CT图像的去噪结果。生成器将低剂量CT图像作为输入，并生成一个经过去噪处理的图像。生成器通过多个卷积和反卷积层构成，保留了图像的细节信息。
在判别阶段，我们使用改进的WGAN判别器来评估生成的图像质量。判别器采用多层卷积神经网络结构，通过对比生成的图像与真实的低剂量CT图像，来评估生成的图像与真实图像之间的差距。通过最小化Wasserstein距离，判别器能够提升生成图像的质量。
3.实验结果与分析
我们在一个真实的低剂量CT图像数据集上进行了实验，对比了我们的方法与传统的去噪方法。
实验结果表明，我们的方法相比传统方法在去噪效果上有明显的提升，并且能够更好地保留低剂量CT图像的细节。与传统方法相比，我们的方法能够更好地去除高频噪声，同时减少细节的丢失。此外，我们的方法还能够更好地恢复低剂量CT图像中的低频信号，提高图像的整体质量。
4.结论
本研究提出了一种基于改进型WGAN的低剂量CT图像去噪方法。实验结果表明，我们的方法在去噪效果和保持图像细节方面表现出了优异的性能。未来的研究可以进一步优化我们的方法，并在更大规模的数据集上进行验证，以进一步验证我们的方法的可行性和有效性。
参考文献：
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