一種用于低劑量CT的微小細(xì)節(jié)保護(hù)CNN與Transformer融合去噪方法

摘要： 為解決低劑量CT圖像因輻射劑量降低而引入大量噪聲，導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降，從而影響臨床診斷準(zhǔn)確性問題，構(gòu)建一種結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）與Transformer的網(wǎng)絡(luò)模型，并在此模型中引入一種內(nèi)部塊特征提取模塊，以更好地保護(hù)圖像中的微小細(xì)節(jié)。此外，為了解決應(yīng)用Swin Transformer去噪時(shí)出現(xiàn)恢復(fù)錯誤紋理細(xì)節(jié)的問題，在自注意力部分并入一個多輸入通道注意力模塊，進(jìn)而構(gòu)建一種雙重... （共9頁）