基于深度学习的低剂量CT去噪研究.pdf

深度学习在低剂量CT去噪中的应用研究是一项前沿科技，它主要关注如何利用深度学习模型提高医疗图像质量，并减少对患者的辐射暴露风险。CT（Computed Tomography，即电子计算机断层扫描）是一种常见的医疗成像技术，通过X射线或其他波束与探测器配合，围绕人体进行断面扫描，生成清晰的图像，对于多种疾病的诊断至关重要。但是，在CT拍摄过程中，传统方法往往需要较高的辐射剂量，这会对病人的身体健康造成潜在风险。 为了解决这一问题，近年来研究者们开始探索在降低CT拍摄剂量的同时，利用深度学习技术提高图像质量的方法。深度学习是一类基于人工神经网络的机器学习方法，它在图像识别、处理等领域取得了革命性的进步。利用深度学习进行低剂量CT去噪的目的在于通过算法减少图像噪声和伪影，从而改善图像质量，并使低剂量拍摄的图像能够被应用于临床诊断。 传统的去噪方法包括投影域处理、迭代重建和后处理方法。其中，投影域处理方法是对探测器收集到的投影数据进行去噪处理，然后采用滤波反投影方法重建图像；迭代重建方法通过迭代计算达到对图像进行重建的目的；后处理方法则直接对低剂量CT图像进行去噪。然而，这些方法在临床应用中存在着对设备依赖性高、处理效率低下等问题，并且这些方法普遍需要对齐的数据进行训练。 在深度学习领域，生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）和卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs）是两种被广泛应用于图像去噪的技术。例如，RED-CNN是一种基于残差连接的编码器-解码器网络，它在临床数据和公开数据集上都显示出了优异的去噪效果。而利用生成对抗网络作为感知损失，可以进一步提升低剂量CT图像的去噪效果。然而，现有的这些深度学习方法大多依赖于对齐的数据，即成对的低剂量CT图像和标准剂量CT图像需要具有完全相同的结构。 本文提出了一种新的深度学习网络模型，该模型基于CycleGAN架构，能够采用非对齐数据进行训练。CycleGAN是一种风格转换网络，它采用两组生成器和判别器，可以处理非对齐的医学影像数据。研究者通过收集临床数据、设计深度学习卷积神经网络并提出新的损失函数，验证了该方法的有效性。这个网络模型表现出了较好的去噪效果，并获得了相关医生的认可。 总体来看，深度学习在低剂量CT去噪研究中的进展为医疗图像处理带来了新的解决方案。这不仅降低了病人的辐射暴露风险，还提升了图像质量，有利于医生进行更准确的病情诊断。未来，随着深度学习技术的不断发展和临床数据的累积，低剂量CT去噪的方法将越来越成熟，有望在实际医疗诊断中得到广泛应用。