典型文献
基于CNN的小波域低剂量CT图像去噪算法研究
文献摘要：
射线计算机断层扫描(CT)在医学显像方面性能优异,但是CT成像也会产生辐射等问题,而且CT成像质量与辐射剂量呈正相关的关系,因此提高低剂量CT(LDCT)图像的质量是医学和工学学科共同关注的课题.通过两阶段的残差卷积神经网络(TS-RCNN)来降低噪声和增强细节,可以有效提高LDCT图像质量,与其他方法相比,此方法在均方误差(MSE)、结构相似度(SSIM)、峰值信噪比(PSNR)方面都取得了良好的结果,在纹理特征和结构特征的实验比较中同样展现了良好的性能.
文献关键词：
低剂量CT;图像去噪;平稳小波变换;残差神经网络
中图分类号：
作者姓名：
张晓荣;李菲
作者机构：
安徽机电职业技术学院,安徽芜湖241002
文献出处：
引用格式：
[1]张晓荣;李菲-.基于CNN的小波域低剂量CT图像去噪算法研究)[J].电脑知识与技术,2022(25):82-85
A类：
B类：
小波域,图像去噪,去噪算法,算法研究,线计算,计算机断层扫描,显像,成像质量,辐射剂量,LDCT,工学,两阶段,残差卷积神经网络,TS,RCNN,来降,低噪声,图像质量,其他方法,均方误差,MSE,结构相似度,SSIM,峰值信噪比,PSNR,纹理特征,平稳小波变换,残差神经网络
AB值：
0.434655
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