基于卷积神经网络的低剂量CT图像去噪方法

章云港; 易本顺; 吴晨玥; 冯雨

doi:doi:10.3788/AOS201838.0410003

光学学报, 2018, 38 (4): 0410003, 网络出版: 2018-07-10

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Low-Dose CT Image Denoising Method Based on Convolutional Neural Network

章云港 ^*易本顺吴晨玥冯雨

作者单位

武汉大学电子信息学院, 湖北武汉 430072

引用该论文

章云港, 易本顺, 吴晨玥, 冯雨. 基于卷积神经网络的低剂量CT图像去噪方法[J]. 光学学报, 2018, 38(4): 0410003.

Yungang Zhang, Benshun Yi, Chenyue Wu, Yu Feng. Low-Dose CT Image Denoising Method Based on Convolutional Neural Network[J]. Acta Optica Sinica, 2018, 38(4): 0410003.

引用列表

1、基于特征融合的非局部均值CT图像降噪光学学报, 2022, 42 (11): 1134024

2、高斯预滤波对数字体图像相关测量的影响光学学报, 2021, 41 (15): 1512002

3、基于改进卷积神经网络的激光吸收光谱层析成像应用激光, 2021, 41 (4): 890

4、基于改进型循环一致性生成对抗网络的低剂量CT去噪算法光学学报, 2020, 40 (22): 2210002

5、基于自适应滤波系数的非局部均值计算机层析成像的图像降噪方法光学学报, 2020, 40 (7): 0710001

6、改进的卷积神经网络对地震数据进行去噪的方法激光与光电子学进展, 2020, 57 (6): 061501

7、基于深度学习的扩散光学层析成像重建综述激光与光电子学进展, 2020, 57 (4): 040003

8、基于非凸正则球面反卷积的体素内纤维走向分布估计激光与光电子学进展, 2019, 56 (20): 201007

9、基于U-Net卷积神经网络的纳米颗粒分割激光与光电子学进展, 2019, 56 (6): 061005

10、基于改进栈式稀疏去噪自编码器的自适应图像去噪光学学报, 2018, 38 (10): 1010001

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