Edge feature extraction-based dual CNN for LDCT denoising

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作者
Zhiyuan Li,Yi Liu,Kunpeng Li,Chen Yang,Shu Hu,Jiaqi Kang,Jing Lu,Zhiguo Gui
出处
期刊:Journal of the Optical Society of America [Optica Publishing Group]
卷期号:39 (10): 1929-1929 被引量:2
标识
DOI:10.1364/josaa.462923
摘要

In low-dose computed tomography (LDCT) denoising tasks, it is often difficult to balance edge/detail preservation and noise/artifact reduction. To solve this problem, we propose a dual convolutional neural network (CNN) based on edge feature extraction (Ed-DuCNN) for LDCT. Ed-DuCNN consists of two branches. One branch is the edge feature extraction subnet (Edge_Net) that can fully extract the edge details in the image. The other branch is the feature fusion subnet (Fusion_Net) that introduces an attention mechanism to fuse edge features and noisy image features. Specifically, first, shallow edge-specific detail features are extracted by trainable Sobel convolutional blocks and then are integrated into Edge_Net together with the LDCT images to obtain deep edge detail features. Finally, the input image, shallow edge detail, and deep edge detail features are fused in Fusion_Net to generate the final denoised image. The experimental results show that the proposed Ed-DuCNN can achieve competitive performance in terms of quantitative metrics and visual perceptual quality compared with that of state-of-the-art methods.
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