Syfte: På grund av den potentiella risken för cancer, strålningsexponering av röntgen-CT-enheter bör minskas för rutinmässig patientscanning. Men i låg dos röntgen CT, allvarliga artefakter förekommer vanligtvis på grund av foton svält, strålhärdning, och andra orsaker, som alla minskar tillförlitligheten av diagnosen. Således har en högkvalitativ rekonstruktionsmetod från lågdos röntgen CT-data blivit en viktig forskningsämne i CT-gemenskapen. Konventionella modellbaserade avbullermetoder är dock mycket dyra att beräkna, och avimningsmetoder med avimning av bilder kan inte lätt ta bort CT-specifika bullermönster. För att ta itu med dessa problem vill vi utveckla en ny lågdos X-ray CT-algoritm baserad på en djuplärande strategi. Metod: Vi föreslår en algoritm som använder ett djupt konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) som tillämpas på våget omvandla koefficienter för låg dos CT-bilder. Mer specifikt, med hjälp av en riktad wavelet transform för att extrahera riktningskomponenten av artefakter och utnyttja den intra-och interband korrelationer, vårt djupa nätverk kan effektivt undertrycka CT-specifika buller. Dessutom är vår CNN utformad med en rest-lärande arkitektur för snabbare nätverksträning och bättre prestanda. Resultat: Experimentella resultat bekräftar att den föreslagna algoritmen effektivt tar bort komplexa bullermönster från CT-bilder som härrör från en reducerad röntgendos. Dessutom visar vi att wavelet-domain CNN är effektivt när det används för att ta bort buller från lågdos CT jämfört med befintliga metoder. Våra resultat utvärderades rigoröst av flera radiologer på Mayokliniken och vann andra plats på 2016 års "Low-Dose CT Grand Challenge". Slutsatser: Såvitt vi vet är detta arbete den första djuplärande arkitekturen för lågdos CT-rekonstruktion som noggrant har utvärderats och visat sig vara effektiv. Dessutom har den föreslagna algoritmen, i motsats till befintliga modellbaserade iterativa rekonstruktionsmetoder (MBIR), stor potential att dra nytta av stora datamängder. Därför anser vi att den föreslagna algoritmen öppnar en ny riktning inom området lågdos CT-forskning.
Tidigare har Kang et al visat effektiv av-brusning med CNNs i Wavelet domänen för lågdos CT-avbildning REF.
A deep convolutional neural network using directional wavelets for low‐dose X‐ray CT reconstruction
{'venue': None, 'journal': 'Medical Physics', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine', 'Computer Science']}