阴影图域角上取样稀疏视图微CT与密集的残余等级变压器和注意力加权损失的角度上取样
Amogh Subbakrishna Adishesha1, Daniel J Vanselow2, Patrick La Riviere3
1Pennsylvania State University, College of Information Sciences and Technology, University Park, 16802, PA, USA.
Computer methods and programs in biomedicine
|September 22, 2023
概括
一个新的密集残留层次变压器 (DRHT) 网络从低样本微型CT扫描中恢复高质量的阴影图. 这种方法减少了噪音和文物,使得扫描速度更快,辐射暴露率更低.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 计算成像技术的成像
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 在微型CT中减少角取样提高了扫描效率,但引入了噪音和工件.
- 低采样数据需要先进的重建技术来获得高质量的成像.
研究的目的:
- 开发一种新的深度学习模型,从低样本的微型CT数据中重建高质量的协同图.
- 为了提高扫描效率和减少微型CT成像中的辐射剂量.
主要方法:
- 提出了一种密集的残留层次变压器 (DRHT) 网络,用于回收阴影图.
- 引入了一种新的噪声感知损失功能 (KL-L1),以改善恢复.
- 在多个数据集上对最先进的方法进行评估DRHT.
主要成果:
- DRHT成功地从2×,4×和8×低样本扫描中恢复了高质量的阴影图.
- 在峰值信号噪声比率 (PSNR) 和结构相似度指数 (SSIM) 中,与双立方插曲相比,取得了显著的改进.
- 在8倍上样时,平均PSNR增幅为17.73dB,SSIM增幅为0.161.
结论:
- DRHT网络提供了一个有效的解决方案,用于在低样本微型CT中修复sinogram.
- 这种方法可以缩短扫描时间,并在大型CT项目中减少辐射暴露.
- 拟议的方法有可能在各种CT成像应用中进行临床翻译.


