基于多尺度小波残差网络的稀疏角度CT图像恢复

• 作 者: 韦子权 王永波 陶熙 贾晓 边兆英 谌高峰 李明强 马昆 李
• 机 构: 南方医科大学生物医学工程学院,广州市医用放射成像与检测技术重点实验室
• 出 处: 南方医科大学学报
• 发表日期: 2019年11期
• 关键词: 稀疏角度CT 残差网络 多尺度小波变换 sparse-view CT residual network multiscale wavelet transform
• 基金项目: 国家自然科学基金(U1708261,81701690,61571214,61701217),广州市科技计划项目(201705030009),广东省科技计划项目(2015B020233008,2017B020229004)

目的稀疏角度CT具有加速数据采集和减少辐射剂量的优点。然而,由于采集信息的减少,使用传统滤波反投影算法(FBP)进行重建得到的图像中伴有严重的条形伪影和噪声。针对这一问题,本文提出基于多尺度小波残差网络(MWResNet)对稀疏角度CT图像进行恢复。方法本网络中将小波网络与残差块相结合,用以增强网络对图像特征的提取能力和加快网络训练效率。实验中使用真实的螺旋几何CT图像数据"Low-dose CT Grand Challenge"数据集训练网络。通过观察图像表征和计算定量参数的方法对结