基于噪声水平估计的多孔准直X射线荧光CT去噪算法 |
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引用本文: | 赵如歌,冯鹏,罗燕,张颂,何鹏,刘亚楠.基于噪声水平估计的多孔准直X射线荧光CT去噪算法[J].光学学报,2023(20):314-323. |
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作者姓名: | 赵如歌 冯鹏 罗燕 张颂 何鹏 刘亚楠 |
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作者单位: | 1. 重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室;2. 重庆大学工业CT无损检测教育部工程研究中心;3. 重庆工商职业学院电子信息工程学院 |
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基金项目: | 重庆市科委基础研究与前沿探索专项(cstc2020jcyj-msxmX0553);;重庆市教委科研项目(KJQN201904007); |
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摘 要: | X射线荧光CT(XFCT)是X射线CT与X射线荧光分析相结合的新型成像方式,可用于探测被修饰后的纳米金颗粒在肿瘤内部的分布及质量分数,在早期癌症诊疗方面具有较好的应用潜力。如何抑制XFCT成像的康普顿散射噪声是当前的热点问题。本文基于深度学习方法,通过卷积神经网络学习图像中的噪声分布规律,从而抑制噪声。基于此,提出了一种基于噪声水平估计和卷积神经网络的XFCT去噪网络(NeCNN)算法,该算法运用噪声估计子网络及去噪主网络进行去噪。估计子网络通过去噪卷积神经网络(DnCNN)估计噪声水平并初步降噪,随后将估计结果输入去噪主网络——全卷积神经网络(FCN)用于学习康普顿散射的分布规律,同时为兼顾局部与全局最优解采用均方误差(MSE)及结构相似度(SSIM)作为损失函数。数据集通过Geant4软件模拟扫描填充各种金属纳米颗粒(Au、Bi、Ru、Gd)的空气模体及聚甲基丙烯酸甲酯(PMMA)模体来获取,且设置不同入射X射线的强度,以此模拟不同噪声水平,增强模型泛化能力。实验结果表明,与三维块匹配滤波(BM3D)及DnCNN算法相比,NeCNN算法的去噪结果最优,其SSIM为0.95066,峰...
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关 键 词: | X射线荧光CT 康普顿散射 噪声估计 NeCNN算法 |
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