基于深度学习的低剂量CT成像算法研究进展

摘要：

计算机断层扫描成像(CT)技术具有成像速度快分辨率高的优点,广泛应用于医学临床诊断中.然而,提高剂量辐射会引发人体组织器官受损,降低剂量又会造成成像质量严重下降.为解决上述矛盾,在确保成像质量满足临床诊断需求的条件下,研究如何最大程度地降低X射线辐射对人体造成的伤害,己成为低剂量CT成像技术的研究热点.近年来,在人工智能领域深度学习方法快速发展,已广泛应用于图像处理、模式识别、信号处理等领域.与此同时,大数据驱动下的深度学习方法在LDCT成像领域的应用也有了长足的发展.本文从CT成像的过程、低剂量CT噪声建模以及成像算法的设计3方面,介绍近年来国内外低剂量CT成像算法的发展,尤其对深度学习领域的成像算法进行阐述与分析,并对LDCT图像成像领域未来的发展进行展望.

关键词：深度学习、低剂量CT、伪影抑制、噪声建模

所属期刊栏目：31

分类号：O242;R814(计算数学)

资助基金：国家青年科学基金项目;山西省高等学校科技创新项目;山西省自然科学基金

在线出版日期：2022-04-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共18页

页码：117-134