面向密文數(shù)據(jù)庫的中間件系統(tǒng)如何設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
資料介紹
針對(duì)低劑量計(jì)算機(jī)斷層掃描( LDCT)重建圖像中存在大量噪聲的問題,提出了一種平穩(wěn)小波的深度殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( SWT-CNN)模型,可以從LDCT圖像估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)劑量計(jì)算機(jī)斷層掃描(NDCT)圖像。該模型在訓(xùn)練階段,將LDCT圖像經(jīng)平穩(wěn)小波(SWT)三級(jí)分解后的高頻系數(shù)作為輸入,將LDCT圖像高頻系數(shù)與NDCT圖像高頻系數(shù)相減得到殘差系數(shù)作為標(biāo)簽,通過深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( CNN)學(xué)習(xí)輸入和標(biāo)簽之間的映射關(guān)系;在測(cè)試階段,利用此映射關(guān)系即可從LDCT圖像的高頻系數(shù)中預(yù)測(cè)NDCT高頻系數(shù),最后通過平穩(wěn)小波反變換(ISWT)重構(gòu)預(yù)測(cè)的NDCT圖像。實(shí)驗(yàn)采用50對(duì)大小為512×512的同一體模的常規(guī)劑量胸腔及腹腔掃描切片和投影域添加噪聲后的重建圖像作為數(shù)據(jù)集,其中45對(duì)作為訓(xùn)練集,其余5對(duì)作為測(cè)試集。將所提模型與效果較好的非局部降噪算法、K-奇異值分解( K-SVD)算法、匹配三維濾波(BM3D)算法及圖像域CNN( Image-CNN)模型對(duì)比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,SWT-CNN模型預(yù)測(cè)的NDCT圖像信噪比(PSNR)和結(jié)構(gòu)相似性(SSIM)高,且均方根誤差(RMSE)小于其他算法處理結(jié)果。該模型對(duì)于捉高低劑量CT圖像質(zhì)量是可行且有效的。
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