一个双域网络,具有分割剩余连接和特征融合,用于CBCT散射校正
Shuo Yang1, Zhe Wang1, Linjie Chen1
1School of Biomedical Engineering and State Key Laboratory of Advanced Medical Materials and Devices, ShanghaiTech University, Shanghai 201210, People's Republic of China.
Physics in medicine and biology
|January 27, 2025
概括
这项研究引入了用于形束计算断层扫描 (CBCT) 的双域网络,该网络有效地减少散射器件,同时保留关键图像细节,优于现有方法.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 计算成像技术的成像
- 图像处理 图像处理
背景情况:
- 圆束计算断层扫描 (CBCT) 容易散射文物,降低图像质量.
- 精确的散射校正对于临床应用中可靠的CBCT成像至关重要.
研究的目的:
- 开发一种新的双域网络,用于CBCT散射校正.
- 在CBCT图像中同时减少散射工件和保存结构细节.
主要方法:
- 建议建立一个双域网络,将一个投影域子网络和一个图像域子网络结合起来.
- 投射域子网络使用一个分割残余网络来学习散射信号.
- 图像域子网络使用双编码器和单个解码器进行特征融合和图像重建.
主要成果:
- 合成和真实数据的实验结果证实了有效的散射器件减少和细节恢复.
- 定量分析显示,在合成数据上,平均绝对误差减少了74%,峰值信号与噪声比增加了57%.
- 真实数据测试显示,对比度与噪声比率增加了38%,超过了比较方法.
结论:
- 拟议的双域网络为CBCT散射校正提供了一个强大的解决方案.
- 这种方法通过减少文物和保存细节来提高CBCT图像质量的巨大潜力.


