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针对低剂量医学CT图像因减少辐射剂量而引入大量噪声,导致图像质量显著下降的问题,提出一种基于残差注意力机制和自适应特征融合的低剂量CT图像去噪算法,该算法使用全卷积神经网络来完成低剂量CT图像去噪。在网络框架中引入残差注意力机制和选择性内核特征融合模块,以过滤噪声信息,提取有效特征并自适应地融合图像特征,避免重建过程中的细节损失,提高图像质量,使去噪后的图像在感知上更接近原始图像。定性和定量实验表明,与现有的算法相比,在真实的临床数据集上,所提出的算法能够有效地抑制噪声,并恢复低剂量CT图像中更详细的纹理。与低剂量CT图像相比,所提出的算法将峰值信噪比提高14.94%,结构相似度提高4.68%,均方根误差降低40.11%,可以满足医学成像的诊断要求。 相似文献
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