基于自注意力机制U-net的微焦CT去射线源模糊方法 |
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引用本文: | 刘川江,王奥,张根源,袁伟,刘丰林.基于自注意力机制U-net的微焦CT去射线源模糊方法[J].光学学报,2024(7):301-309. |
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作者姓名: | 刘川江 王奥 张根源 袁伟 刘丰林 |
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作者单位: | 1. 重庆大学机械与运载工程学院;2. 重庆大学工业CT无损检测教育部工程研究中心 |
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基金项目: | 国家重点研发计划(2022YFF0706400);;中央高校基本科研业务费(2023CDJXY-005); |
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摘 要: | 在微焦CT成像中,通常利用增大X射线源管电压、管电流来提高扫描效率,但射线源功率增加会导致焦点尺寸增大,投影图像模糊,从而降低重建图像的空间分辨率。为了解决因非理想射线源焦点引起的图像模糊问题,本文提出利用深度学习在投影域映射非理想焦点与理想焦点投影之间的关系。推导了理想焦点投影与非理想焦点投影的正向关系,基于该关系构建配对数据集;提出一种基于自注意力机制的U-net网络(SU-net)学习非理想焦点投影到理想焦点投影的逆向关系。仿真实验和实际实验结果表明,提出的SU-net方法能准确地从非理想焦点投影中估计出理想焦点投影,可有效减少焦点导致的图像模糊。
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关 键 词: | 计算机断层扫描 微焦点CT 空间分辨率 深度学习 X射线源焦点 |
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