Низкодозовая КТ с использованием сверточной нейронной сети

Для снижения потенциального риска облучения всё больше внимания уделяется низкодозовой КТ. Однако простое снижение дозы излучения существенно ухудшает качество изображений. В этой статье предложен новый метод шумоподавления при низкодозовой КТ на основе глубокого обучения, не требующий доступа к исходным проекционным данным. Для преобразования изображений низкодозовой КТ в соответствующие изображения, полученные при стандартной дозе, используется глубокая сверточная нейронная сеть, обрабатывающая изображения по фрагментам. Качественная оценка показала высокий потенциал метода в уменьшении артефактов и сохранении структур. По количественным показателям предложенный метод существенно превосходил современные альтернативные методы по PSNR, RMSE и SSIM. Кроме того, он работал на порядок быстрее итерационной реконструкции и методов шумоподавления изображений на основе фрагментов.