基于神经网络学习的锥形束CT图像超分辨率重建算法

• 作者: 邓春燕 陆佳扬 黄宝添
• 来源期刊: 中国医学物理学杂志
• 关键词: 锥形束CT 卷积神经网络 降噪 超分辨率重建
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 医学影像物理
• 页码范围: 878-882
• 页数: 5页
• 分类号: R318|TP751
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-202X.2020.07.015

摘要

针对锥形束CT(CBCT)图像质量较差的问题,提出一种基于卷积神经网络的超分辨率重建(SRCNN)方法,旨在提高CBCT图像的分辨率.本研究分别对头颈、盆腔、胸部的CBCT图像进行研究,先使用非局部均值(NLM)方法对图像进行降噪处理,再分别使用双三次插值重建(BIC)方法和SRCNN重建方法进行超分辨率重建.结果表明,BIC方法和SRCNN重建方法均能提高CBCT图像的分辨率,SRCNN重建方法较BIC方法有更高的峰值信噪比,而在结构相似度和特征相似度上,BIC方法和SRCNN重建方法的差别不大.从图像峰值信噪比及特征相似度上看,此方法对盆腔部CBCT图像处理效果更为显著,对头颈部及胸部处理效果相近.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陆佳扬	汕头大学医学院附属肿瘤医院放疗科	31	95	5.0	8.0
2	黄宝添	汕头大学医学院附属肿瘤医院放疗科	26	58	5.0	6.0
3	邓春燕	汕头大学医学院附属肿瘤医院放疗科	3	3	1.0	1.0