CDDnet: Cross-domain denoising network for low-dose CT image via local and global information alignment

计算机科学 领域(数学分析) 人工智能 相似性(几何) 模式识别(心理学) 自编码 图像(数学) 降噪 深度学习 任务(项目管理) 数据挖掘 数学 数学分析 管理 经济
作者
Jiaxin Huang,Kecheng Chen,Yazhou Ren,Jiayu Sun,Li Wang,Tao Tao,Xiaorong Pu
出处
期刊:Computers in Biology and Medicine [Elsevier BV]
卷期号:163: 107219-107219 被引量:5
标识
DOI:10.1016/j.compbiomed.2023.107219
摘要

The domain shift problem has emerged as a challenge in cross-domain low-dose CT (LDCT) image denoising task, where the acquisition of a sufficient number of medical images from multiple sources may be constrained by privacy concerns. In this study, we propose a novel cross-domain denoising network (CDDnet) that incorporates both local and global information of CT images. To address the local component, a local information alignment module has been proposed to regularize the similarity between extracted target and source features from selected patches. To align the general information of the semantic structure from a global perspective, an autoencoder is adopted to learn the latent correlation between the source label and the estimated target label generated by the pre-trained denoiser. Experimental results demonstrate that our proposed CDDnet effectively alleviates the domain shift problem, outperforming other deep learning-based and domain adaptation-based methods under cross-domain scenarios.
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