协同感知损失和注意力机制的低剂量CT去噪

来源：计算机应用与软件杂志2024年第1期北京时间：

作者：邓杰航，吕伟考，钟韬，顾国生，丁磊, , , ,

摘要：由于存在特有的量子噪声，低剂量CT去噪是一项艰巨的任务。当前主流研究使用的深度学习方法存在定性和定量指标不匹配的问题，实验结果的定量指标高，但视觉效果不好。为此，提出一种感知损失和注意力机制的低剂量CT协同去噪网络。该协同机制能够在保证视觉效果的基础上明显改善现有方法定量指标低的问题。模型在网络输入端还引入8方向的边缘检测层，可提取更丰富的纹理与结构信息，进一步提升了网络效果。针对体模数据集和真实临床数据集的实验对比结果表明，该方法相比主流工作，在视觉感受和PSNR以及SSIM指标上，均有更优异表现。

关键词：低剂量CT, 注意力机制, 感知损失, 去噪, 多方向边缘提取