计算机应用

作者：陈蒙蒙, 乔志伟

单位：山西大学 计算机与信息技术学院，太原 030006

关键词：计算机断层成像,稀疏重建,条状伪影,Transformer,通道注意力

基金：国家自然科学基金资助项目(62071281)

针对解析法稀疏重建中产生的条状伪影问题，提出一种融合通道注意力的U型Transformer（CA-Uformer），以实现高精度计算机断层成像（CT）的稀疏重建。CA-Uformer融合了通道注意力和Transformer中的空间注意力，双注意力机制使网络更容易学习到图像细节信息；采用优秀的U型架构融合多尺度图像信息；采用卷积操作实现前向反馈网络设计，从而进一步耦合卷积神经网络（CNN）的局部信息关联能力和Transformer的全局信息捕捉能力。实验结果表明，与经典U-Net相比，CA-Uformer的峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM）提高了3.27 dB、3.14%，均方根误差（RMSE）降低了35.29%，提升效果明显。可见，CA-Uformer稀疏重建精度更高，压制伪影能力更强。

来源：2023年第9期

《计算机应用》期刊编辑部

查看计算机应用杂志2023年第9期