典型文献
基于图像边缘约束cGAN的稀疏角度锥束乳腺CT重建
文献摘要：
锥束乳腺CT(CBBCT)相对高的辐射剂量和相对长的扫描时间阻碍了它的临床应用.该研究提出稀疏角度CBBCT解决上述问题.为了去除用滤波反投影(FBP)重建稀疏角度CT带来的伪影,该研究提出带有图像边缘约束的条件生成对抗网络—ECGAN.ECGAN的生成器是改进后的U-net,判别器是patchGAN和LSGAN的结合,这样的设计是为了提高训练效果,保留高频信息.为了进一步保留细微结构,图像边缘提取后被同时加入生成器和判别器中.之后采用20组临床原始数据进行训练验证.结果显示,ECGAN能实质性地提高稀疏角度CBBCT的图像质量,效果也优于基于全变分的迭代重建和基于FBPConvNet的深度学习后处理.在投影数从300降低到100时,ECGAN将峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)从FBP的24.26、0.812提高到37.78、0.963.结果表明ECGAN在保证图像质量基本不变的前提下,能将CBBCT的扫描时间和剂量降低为原来的三分之一.
文献关键词：
锥束乳腺CT;深度学习;稀疏角度CT重建;乳腺癌筛查;条件生成对抗网络
中图分类号：
作者姓名：
仰云焕;方程一绝;朱磊
作者机构：
中国科学技术大学 工程与应用物理系,合肥市,230026
文献出处：
引用格式：
[1]仰云焕;方程一绝;朱磊-.基于图像边缘约束cGAN的稀疏角度锥束乳腺CT重建)[J].中国医疗器械杂志,2022(02):119-125
A类：
ECGAN,patchGAN,FBPConvNet
B类：
图像边缘,边缘约束,cGAN,稀疏角度,CBBCT,辐射剂量,扫描时间,滤波反投影,伪影,出带,条件生成对抗网络,生成器,net,判别器,LSGAN,提高训练,训练效果,频信,细微,边缘提取,原始数据,图像质量,全变分,迭代重建,峰值信噪比,PSNR,结构相似度,SSIM,三分之一,乳腺癌筛查
AB值：
0.289608
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