低剂量CT图像去噪的改进型残差编解码网络

章云港; 杨剑锋; 易本顺

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低剂量CT图像去噪的改进型残差编解码网络

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针对低剂量CT图像中存在复杂噪声与伪影的问题,提出了一种用于低剂量CT图像去噪的改进型残差编解码网络.原始的残差编解码网络由一系列卷积层与反卷积层组成,且通过短连接结构学习残差.改进措施主要包括3个方面:首先,引入了批量归一化提高网络的去噪效果;其次,使用空洞卷积替换普通卷积,从而有效减少了网络中参数的数量;最后,对网络隐层中的特征图数量进行了调整,进一步优化了网络性能与复杂度.实验结果表明:改进后的网络复杂度降低,去噪效果得到提升.

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来源
《上海交通大学学报》 |2019年第8期|983-989|共7页
作者
章云港; 杨剑锋; 易本顺;
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作者单位

武汉大学电子信息学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
图像去噪; 低剂量CT; 深度学习; 卷积神经网络;

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