ISSN 1004-4140
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基于迭代残差网络的双能CT图像材料分解研究

王冲旭 陈平 潘晋孝 刘宾

王冲旭, 陈平, 潘晋孝, 刘宾. 基于迭代残差网络的双能CT图像材料分解研究[J]. CT理论与应用研究, 2022, 31(1): 47-54. doi: 10.15953/j.1004-4140.2022.31.01.05
引用本文: 王冲旭, 陈平, 潘晋孝, 刘宾. 基于迭代残差网络的双能CT图像材料分解研究[J]. CT理论与应用研究, 2022, 31(1): 47-54. doi: 10.15953/j.1004-4140.2022.31.01.05
WANG Chongxu, CHEN Ping, PAN Jinxiao, LIU Bin. Research on Material Decomposition of Dual-energy CT Image Based on Iterative Residual Network[J]. CT Theory and Applications, 2022, 31(1): 47-54. doi: 10.15953/j.1004-4140.2022.31.01.05
Citation: WANG Chongxu, CHEN Ping, PAN Jinxiao, LIU Bin. Research on Material Decomposition of Dual-energy CT Image Based on Iterative Residual Network[J]. CT Theory and Applications, 2022, 31(1): 47-54. doi: 10.15953/j.1004-4140.2022.31.01.05

基于迭代残差网络的双能CT图像材料分解研究

doi: 10.15953/j.1004-4140.2022.31.01.05
基金项目: 国家自然科学基金(面向金属基复合材料微结构表征的X射线多谱CT成像方法研究(61801437);基于深度学习的递变能量多谱CT成像表征方法研究(61871351);基于深度学习的低剂量CT重建与影像识别(61971381))。
详细信息
    作者简介:

    王冲旭:男,中北大学硕士研究生,主要从事X射线成像、双能材料分解方面的研究,E-mail:1162391239@qq.com

    陈平:男,中北大信息与通信工程学院教授,主要从事X射线成像、光电检测等方面的研究,E-mail:pc0912@163.com

  • 中图分类号: TP 391

Research on Material Decomposition of Dual-energy CT Image Based on Iterative Residual Network

  • 摘要: 双能计算机断层成像技术(DECT)由于其材料分解能力,在高级成像应用中发挥着重要作用。图像域分解直接对CT图像进行线性矩阵反演,但分解后的材料图像会受到噪声和伪影的严重影响。虽然各种正则化方法被提出来解决这个问题,但它们仍然面临着两个挑战: 繁琐的参数调整和过度平滑导致的图像细节损失。为此,本文提出一种基于迭代残差网络的双能CT图像材料分解算法,直接求逆作为初始基图像,利用堆叠的双通道卷积神经网络替换迭代分解模型中的正则化项,构成深度迭代分解网络,该方法同时实现了材料分解和噪声抑制。实验结果表明,本文提出的迭代残差网络优于其他对比方法,能够在保持基图像边缘细节信息的同时有效抑制噪声和伪影。

     

  • 1  不同算法的定量评估结果

    MateriaIndexDIMDDECT-STDECT-MULTRAIR-Net
    RMSE0.08150.05000.03410.0169
    waterPSNR21.773526.018829.332735.4356
    SSIM0.42010.92760.91120.9937
    RMSE0.07860.05540.04400.0150
    bonePSNR22.094925.125327.137336.4688
    SSIM0.33990.81480.89490.9995
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-07-26
  • 刊出日期:  2022-02-01

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