低剂量CT成像取得新停顿

起源：深圳先进院 2021-09-13 08:26

近日，中国迷信院深圳先进技术研讨院研讨员胡战利团队在低剂量CT成像畛域取得新停顿。团队提出了一种基于注意力机制的剖解先验信息交融网络，可以在下降CT辐射剂量的同时较好地坚持图像质量。最新研讨结果颁发在IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics上，并当选为当期的“封面文

近日，中国迷信院深圳先进技术研讨院研讨员胡战利团队在低剂量CT成像畛域取得新停顿。团队提出了一种基于注意力机制的剖解先验信息交融网络，可以在下降CT辐射剂量的同时较好地坚持图像质量。最新研讨结果颁发在IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics上，并当选为当期的“封面文章”。

CT查看的辐射剂量成绩曾经惹起了人们越来越多的存眷。年夜量的临床研讨标明，超过正常范畴的CT辐射剂量易诱发人体推陈出新异常甚至癌症等疾病。然而，削减CT扫描剂量将添加重修图像的噪声和伪影，影响临床大夫对异常组织切实其实诊率。今朝，深度培训办法逐渐成为低剂量CT成像畛域的主流技术。相较于传统办法必要描绘噪声和伪影特征，基于数据驱动的深度培训技术对噪声场景适普性更强；另外，深度培训模子弱小的非线性拟合和特征提取才能可能高效实现由低剂量CT影像向正常剂量影像的映射。然而，以后深度培训办法在训练方式上通常采取“端对端”的训练方式，容易疏忽训练数据的特同性，例如CT影像中分歧人体部位的剖解差别。

研讨团队针对现有基于深度培训的低剂量CT成像技术在训练方式的不敷，提出了一种基于剖解先验信息的交融网络，从训练数据的DICOM文件中间接读取其剖解部位标签，并将其作为网络的先验信息进行编码；再通过通道注意力技术，自顺应地得到分歧剖解部位图像在训练网络中的最优权重。另外，思索到特征提取的多样性，在网络模子上采取多个级联空间注意力模块。新办法可以无效进步低剂量CT图像的复原后果。将来，课题组将探讨全身低剂量CT成像技术的高效剖解信息交融机制，为低剂量扫描下的影像筛查提供技术支持。(100yiyao.com）

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