Den kontinuerliga utvecklingen och den omfattande användningen av CT i medicinsk praxis har väckt allmänhetens oro över den tillhörande strålningsdosen till patienten. Minskning av stråldosen kan leda till ökat buller och artefakter, vilket kan påverka radiologernas bedömning och förtroende negativt. Därför behövs avancerad bildrekonstruktion från lågdos CT-data för att förbättra den diagnostiska prestandan, vilket är ett utmanande problem på grund av sin illa placerade natur. Under de senaste åren har olika CT-metoder med låg dos gett imponerande resultat. Men de flesta av de algoritmer som utvecklats för denna applikation, inklusive de nyligen populariserade djupinlärning tekniker, syftar till att minimera medel-kvadrat-terror (MSE) mellan en denoiserad CT-bild och marken sanningen under generiska påföljder. Även om det maximala signal-till-brusförhållandet (PSNR) förbättras, kan MSE- eller viktade MSE-baserade metoder äventyra synligheten av viktiga strukturella detaljer efter aggressiv denoisering. I detta dokument introducerar vi en ny CT-avbildningsmetod baserad på det generativa kontrariska nätverket (GAN) med Wasserstein-avstånd och perceptuell likhet. Wassersteinavståndet är ett nyckelbegrepp i den optimala omvandlingsteorin och lovar att förbättra GAN:s prestanda. Den perceptuella förlusten jämför de perceptuella egenskaperna hos en denoiserad utgång mot de av marksanningen i ett etablerat funktionsutrymme, medan GAN hjälper migrera databuller fördelningen från stark till svag. Därför överför vår föreslagna metod vår kunskap om visuell perception till den bild denoiserande uppgiften, kan inte bara minska bildbullernivån utan också behålla den kritiska informationen samtidigt. Lovande resultat har erhållits i våra experiment med kliniska CT-bilder.
För att ta itu med denna fråga, Yang et al. REF införde en ny CT-avbildningsmetod baserad på det generativa kontrariska nätverket (GAN) med Wasserstein-avstånd och perceptuell likhet.
Low Dose CT Image Denoising Using a Generative Adversarial Network with Wasserstein Distance and Perceptual Loss
{'venue': 'IEEE Trans. Med. Imaging. 37(2018) 1348-1357', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}