计算机应用

作者：韩泽芳, 张雄, 上官宏, 韩兴隆, 韩静, 奉刚, 崔学英

单位：太原科技大学 电子信息工程学院，太原 030024

关键词：低剂量断层扫描成像,图像降噪,生成对抗网络,方向卷积,注意力机制

基金：国家自然科学基金资助项目(62001321);山西省自然科学基金资助项目(201901D111261);山西省研究生教育创新项目(2020SY417)

近年来，生成对抗网络（GAN）用于低剂量CT（LDCT）伪影抑制表现出一定性能优势，已成为该领域新的研究热点。由于伪影分布不规律且与正常组织位置息息相关，现有GAN网络的降噪性能受限。针对上述问题，提出了一种基于伪影感知GAN的LDCT降噪算法。首先，设计了伪影方向感知生成器，该生成器在U型残差编解码结构的基础上增加了伪影方向感知子模块（ADSS），从而提高生成器对伪影方向特征的敏感度；其次，设计了注意力判别器（AttD）来提高对噪声伪影的鉴别能力；最后，设计了与网络功能相对应的损失函数，通过多种损失函数协同作用来提高网络的降噪性能。实验结果表明，与高频敏感GAN（HFSGAN）相比，该降噪算法的平均峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）分别提升了4.9%和2.8%，伪影抑制效果良好。

来源：2022年第7期

《计算机应用》期刊编辑部

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