基于CNN的小波域低剂量CT图像去噪算法研究
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摘要：射线计算机断层扫描（CT） 在医学显像方面性能优异，但是CT成像也会产生辐射等问题，而且CT成像质量与辐射剂量呈正相关的关系，因此提高低剂量CT（LDCT） 图像的质量是医学和工学学科共同关注的课题。通过两阶段的残差卷积神经网络（TS-RCNN） 来降低噪声和增强细节，可以有效提高LDCT图像质量，与其他方法相比，此方法在均方误差（MSE） 、结构相似度（SSIM） 、峰值信噪比（PSNR） 方面都取得了良好的结果，在纹理特征和结构特征的实验比较中同样展现了良好的性能。（剩余5628字）
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