Abstract-Model baserad iterativ rekonstruktion (MBIR) algoritmer för lågdos röntgen CT är beräkningsmässigt komplexa på grund av upprepad användning av framåt och bakåt projektion. Inspirerad av denna framgång med djupt lärande i datorseende applikationer, föreslog vi nyligen en djup konvolutionella neurala nätverk (CNN) för låg dos röntgen CT och vann andra plats i 2016 AAPM Low-Dose CT Grand Challenge. En del av texturen är dock inte helt återställd, vilket var okänt för radiologerna. För att komma till rätta med detta problem föreslår vi här en direkt resterande inlärningsstrategi för riktningsvågsdomän för att lösa detta problem och för att förbättra prestandan mot tidigare arbete. I synnerhet uppskattar det nya nätet buller från varje ingående våget transform, och sedan de av-noised våget koefficienter erhålls genom att subtrahera buller från ingång våget transform band. De experimentella resultaten bekräftar att det föreslagna nätverket avsevärt har förbättrat prestandan, vilket bevarar de ursprungliga bildernas detaljstruktur.
Litteratur REF föreslog ett resterande nätverk baserat på riktningsvåget transform domän för lågdos röntgen CT-rekonstruktion.
Wavelet Domain Residual Network (WavResNet) for Low-Dose X-ray CT Reconstruction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Materials Science', 'Computer Science']}