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    基于融合學習的低劑量CT圖像重建算法研究

    趙雪梅  
    【摘要】:盡管計算機斷層掃描(Computed Tomography,CT)給醫生診斷帶來了所見即所得的支持,但是其高劑量可能帶來的健康危害一直受到研究者高度關注。為此,使用低劑量來進行斷層成像成為首選的解決辦法。然而,放射劑量的降低往往會導致大量噪聲的引入,進而影響醫生的診斷。因而,如何在降低輻射劑量的同時有效地提高圖像質量成為當前CT重建技術研究的重要挑戰。一般CT重建涉及到兩個域:投影域(Sinogram數據)和圖像域。有鑒于此,目前研究者在兩個域都有相應的思考。一般來說,Sinogram域旨在從統計學及物理學的角度來求解重建的映射問題,而圖像域則是從計算機視覺角度來尋找解決辦法??紤]到整個重建過程事實上涉及了投影和圖像兩個域的信號再處理過程,以往的單域處理存在先天的不足。雖然近兩年有研究針對雙域進行處理,但由于其映射過程未考慮到信息加工的不對等性,力圖采用單一的方法解決復雜問題,由此導致重建結果存在不確定的干擾。事實上,重建技術的出口即是視覺效果的改善。那么,如何構建視覺效果與工具之間的內在聯系成為研究的核心問題。本研究以重建具有良好視覺效果的低劑量CT為研究目標,針對目前單域重建所存在的噪聲、偽影殘留問題以及迭代算法計算消耗較大等局限性,具體做出了如下探索:1、針對單純采用單尺度卷積方式在Sinogram域進行特征映射往往會導致相關細節丟失的問題,提出一種多感受野殘差卷積方法(S-DRN),用以學習一種針對Sinogram數據的多尺度、非線性映射方法,以期盡可能保留完整的上下文信息。2、目前,多數已有圖像域重建方法采用均方差損失函數以期達到全局降噪的效果,然而從實驗效果來看卻往往矯枉過正(結果過度平滑),并且即便采用VGG損失函數,也無法避免在結果上引入與目標CT圖像無關的特征。究其原因,以上所述損失函數主要考慮了方法遷移的可行性,但是缺乏對于CT數據差異化的考慮。比如,VGG損失函數以自然界的紋理特征為先驗知識,顯然與CT圖像的視覺多樣性存在差距。為此,本研究提出了一種與CT紋理特征緊耦合的特征提取網絡(FEN),并融合上述損失函數在全局特征恢復方面的優勢,構建了一種可訓練權值的融合特征損失函數。3、面向現有神經網絡算法由于缺乏對所提取特征全局相關性的考慮而導致所重建結果存在不同程度邊緣模糊的問題,本研究提出了一種改進型殘差編解碼網絡(SRED-Net),即利用自注意力機制來提高特征的全局相關性感知能力,最終達到恢復紋理細節的目的。綜上投影域與圖像域的創新思考,本研究設計并實現了一種紋理引導的雙域映射網絡(TADDM-Net),充分融合了投影域和圖像域雙域的信息。經在公開的AAPM-Mayo-Clinic數據集驗證,實驗結果表明,S-DRN能夠有效地保留Sinogram信息并去除一定程度的條紋偽影,SRED-Net能夠在降噪和紋理還原之間達到良好的平衡。進而,與現有的雙域方法進行對比,根據實驗結果可以得出結論,本文提出的TADDM-Net在Haralick指標上有大幅提高。且從直觀視覺觀察,本方法能夠較好地保留Sinogram域和圖像域雙域的有效信息,同時實現紋理最大程度的視覺效果恢復,從而能夠更好地滿足醫生診斷要求。


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