亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

A Sparse-View CT Reconstruction Method Based on Combination of DenseNet and Deconvolution

反褶积 迭代重建 计算机科学 人工智能 相似性(几何) 滤波器(信号处理) 计算机视觉 模式识别(心理学) 人工神经网络 图像质量 深度学习 算法 图像(数学)
作者
Zhicheng Zhang,Xiaokun Liang,Xu Dong,Yaoqin Xie,Guohua Cao
出处
期刊:IEEE Transactions on Medical Imaging [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:37 (6): 1407-1417 被引量:235
标识
DOI:10.1109/tmi.2018.2823338
摘要

Sparse-view computed tomography (CT) holds great promise for speeding up data acquisition and reducing radiation dose in CT scans. Recent advances in reconstruction algorithms for sparse-view CT, such as iterative reconstruction algorithms, obtained high-quality image while requiring advanced computing power. Lately, deep learning (DL) has been widely used in various applications and has obtained many remarkable outcomes. In this paper, we propose a new method for sparse-view CT reconstruction based on the DL approach. The method can be divided into two steps. First, filter backprojection (FBP) was used to reconstruct the CT image from sparsely sampled sinogram. Then, the FBP results were fed to a DL neural network, which is a DenseNet and deconvolution-based network (DD-Net). The DD-Net combines the advantages of DenseNet and deconvolution and applies shortcut connections to concatenate DenseNet and deconvolution to accelerate the training speed of the network; all of those operations can greatly increase the depth of network while enhancing the expression ability of the network. After the training, the proposed DD-Net achieved a competitive performance relative to the state-of-the-art methods in terms of streaking artifacts removal and structure preservation. Compared with the other state-of-the-art reconstruction methods, the DD-Net method can increase the structure similarity by up to 18% and reduce the root mean square error by up to 42%. These results indicate that DD-Net has great potential for sparse-view CT image reconstruction.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Cyyljj发布了新的文献求助10
4秒前
6秒前
8秒前
10秒前
16秒前
会飞的猪qq完成签到,获得积分10
18秒前
Cyyljj完成签到,获得积分10
18秒前
fly发布了新的文献求助10
20秒前
受伤的水星完成签到,获得积分20
23秒前
亿眼万年完成签到,获得积分10
27秒前
斯文败类应助yuwen采纳,获得10
28秒前
fly完成签到,获得积分10
29秒前
34秒前
34秒前
抚琴祛魅完成签到 ,获得积分10
38秒前
zxh656691发布了新的文献求助10
39秒前
朱文韬发布了新的文献求助10
40秒前
45秒前
47秒前
Alicia完成签到 ,获得积分10
48秒前
Duke完成签到,获得积分10
50秒前
小巧念露发布了新的文献求助10
1分钟前
xing完成签到 ,获得积分10
1分钟前
伊萨卡完成签到 ,获得积分10
1分钟前
make完成签到 ,获得积分10
1分钟前
轻松初阳完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Hannah1117完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
虚心怜阳完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
yuwen发布了新的文献求助10
1分钟前
佐敦完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
虚心怜阳发布了新的文献求助10
1分钟前
执着乐双完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
kk发布了新的文献求助30
1分钟前
科研通AI5应助sk4ajd采纳,获得10
1分钟前
王伟应助小巧念露采纳,获得10
1分钟前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
Immigrant Incorporation in East Asian Democracies 600
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3968293
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3513220
关于积分的说明 11166815
捐赠科研通 3248470
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1794249
邀请新用户注册赠送积分活动 874956
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804629