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針對低劑量計算機斷層掃描（ LDCT）重建圖像中存在大量噪聲的問題，提出了一種平穩小波的深度殘差卷積神經網絡（ SWT-CNN）模型，可以從LDCT圖像估計標準劑量計算機斷層掃描（NDCT）圖像。該模型在訓練階段，將LDCT圖像經平穩小波（SWT）三級分解后的高頻系數作為輸入，將LDCT圖像高頻系數與NDCT圖像高頻系數相減得到殘差系數作為標簽，通過深度卷積神經網絡（ CNN）學習輸入和標簽之間的映射關系；在測試階段，利用此映射關系即可從LDCT圖像的高頻系數中預測NDCT高頻系數，最后通過平穩小波反變換（ISWT）重構預測的NDCT圖像。實驗采用50對大小為512×512的同一體模的常規劑量胸腔及腹腔掃描切片和投影域添加噪聲后的重建圖像作為數據集，其中45對作為訓練集，其余5對作為測試集。將所提模型與效果較好的非局部降噪算法、K-奇異值分解（ K-SVD）算法、匹配三維濾波（BM3D）算法及圖像域CNN（ Image-CNN）模型對比，實驗結果表明，SWT-CNN模型預測的NDCT圖像信噪比（PSNR）和結構相似性（SSIM）高，且均方根誤差（RMSE）小于其他算法處理結果。該模型對于捉高低劑量CT圖像質量是可行且有效的。
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