針對(duì)錐形束CT（CBCT）圖像質(zhì)量較差的問(wèn)題,提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超分辨率重建（SRCNN）方法,旨在提高CBCT圖像的分辨率。本研究分別對(duì)頭頸、盆腔、胸部的CBCT圖像進(jìn)行研究,先使用非局部均值（NLM）方法對(duì)圖像進(jìn)行降噪處理,再分別使用雙三次插值重建（BIC）方法和SRCNN重建方法進(jìn)行超分辨率重建。結(jié)果表明,BIC方法和SRCNN重建方法均能提高CBCT圖像的分辨率,SRCNN重建方法較BIC方法有更高的峰值信噪比,而在結(jié)構(gòu)相似度和特征相似度上,BIC方法和SRCNN重建方法的差別不大。從圖像峰值信噪比及特征相似度上看,此方法對(duì)盆腔部CBCT圖像處理效果更為顯著,對(duì)頭頸部及胸部處理效果相近。 

【文章來(lái)源】：中國(guó)醫(yī)學(xué)物理學(xué)雜志. 2020,37(07)CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

SRCNN算法的框架圖

PSNR是目前常用的圖像質(zhì)量量化評(píng)價(jià)的重要指標(biāo)之一，是衡量圖像噪聲水平和圖像失真的一種全參考評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)[14]。其計(jì)算公式如下：圖3 盆腔CBCT圖像的NLM、SRCNN和BIC處理結(jié)果

圖2 頭部CBCT圖像的NLM、SRCNN和BIC處理結(jié)果其中，I1為原始圖像，I2為與I1大小相同的重建圖像，P為圖像中像素點(diǎn)的最大灰度值，w和h分別為圖像的長(zhǎng)與寬。PSNR單位為分貝（dB），用于表示圖像的超分辨率時(shí)，PSNR計(jì)算值越大，表示重建后圖像失真越少，則相應(yīng)的超分辨率算法越好。

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3510500