基于模块化降噪自编码器的视网膜OCT图像降噪方法

摘要：

针对光学相干层析成像(OCT)过程中,光线散射、目标微动和硬件抖动等原因引起的噪声干扰,尤其是视网膜OCT图像中存在的严重噪声干扰问题,提出了一种基于模块化降噪自编码器的渐进式OCT图像降噪方法.使用多层卷积和反卷积构建自编码器,以模块化深度神经网络的架构为基础搭建了具有多个自编码器模块的神经网络,每个自编码器模块可依次输出降噪程度逐渐升高的过程结果,以满足不同的使用需求.以均方误差、峰值信噪比和结构相似度作为降噪结果的评价指标,对编码器模块数量T的研究结果表明,所设计的编码器在T=4时具有最佳性能.利用所提方法和各种主流方法对正常眼和病眼的视网膜OCT图像进行降噪处理,结果表明所提方法在各项指标上均取得最优结果,可以有效地对视网膜OCT图像进行降噪处理和大幅提升图像的质量.

关键词：图像处理、视网膜光学相干层析图像、图像降噪、降噪自编码器、深度学习

所属期刊栏目：43

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;中国科学院光电技术研究所前沿部署项目

在线出版日期：2023-04-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：50-57