[发明专利]基于Swin Transformer的低剂量CT去噪方法

说明书

本发明提供一种基于Swin Transformer的低剂量CT去噪方法。该方法包括：步骤1：构建并训练去噪深度网络，所述去噪深度网络包括噪声估计子网络和基于Swin Transformer的去噪和图像恢复子网络；步骤2：将待去噪CT投影输入至训练好的噪声估计子网络中得到噪声水平估计图；步骤3：将所述待去噪CT投影和对应的噪声水平估计图同时输入至训练好的基于Swin Transformer的去噪和图像恢复子网络中得到去噪后的CT投影。本发明可以快速有效地解决低剂量CT噪声去除问题。

技术领域

本发明涉及计算机医学成像技术领域，尤其涉及一种基于Swin Transformer的低剂量CT去噪方法。

背景技术

计算机断层成像(Computed Tomography，CT)技术使用X射线从不同方向采集被扫描物体的投影信息，利用重建算法计算物体内部线性衰减系数分布，能够无创、非接触地探测物体内部结构信息并进行高分辨率成像。

随着CT成像系统在医学诊断上的广泛使用，X射线辐射剂量可能造成的危害逐步成为公众关注的焦点。由于辐射的累加效应，当辐射剂量超出安全范围时，会对人体生理健康产生影响，增加肿瘤、基因突变等疾病的患病风险，甚至有破坏人体组织器官的可能性。降低诊断过程的辐射剂量对于改善以上问题具有重要作用，低剂量CT(Low-Dose ComputedTomography,LDCT)概念由Naidich等人(D.P.Naidich,C.H.Marshall,C.Gribbin,R.S.Arams,and D.I.McCauley,Low-dose CT of the lungs:preliminary observations[J],Radiology,1990,175(3):729-731.)率先提出，并逐步得到CT成像领域研究学者的广泛关注。

目前，在实际应用中实现LDCT的方法主要有两种：一是采用X射线源管电流降低的方式来减弱投影采集时X射线的强度，二是通过减少实际扫描过程中的投影采集数量来实现辐射剂量的降低，即稀疏采样过程。降低管电流操作简便、易于实现，已成为临床上获取LDCT图像的主要方式。然而，降低X射线光子的强度会导致投影数据的光子统计噪声增大，致使重建的CT图像质量严重退化。

发明内容

针对低剂量CT成像过程中投影图像包含严重噪声的情况，本发明提供了一种基于Swin Transformer的低剂量CT去噪方法，该方法构建了一种去噪的深度网络，能够利用投影图像的图像特征，对投影图像信息的分布特征进行充分挖掘，减少图像误差对细节信息保留能力，最终实现了低剂量CT噪声去除。

本发明提供一种基于Swin Transformer的低剂量CT去噪方法，包括：

步骤1：构建并训练去噪深度网络，所述去噪深度网络包括噪声估计子网络和基于Swin Transformer的去噪和图像恢复子网络；

步骤2：将待去噪CT投影输入至训练好的噪声估计子网络中得到噪声水平估计图；

步骤3：将所述待去噪CT投影和对应的噪声水平估计图同时输入至训练好的基于Swin Transformer的去噪和图像恢复子网络中得到去噪后的CT投影。

进一步地，所述训练去噪深度网络具体包括：

步骤1.1：构建低剂量CT投影中的噪声模拟生成模型；

步骤1.2：对所述噪声模拟生成模型中的噪声参数进行调整以构建不同噪声水平下的低剂量CT投影图像集，记作仿真数据集；

步骤1.3：利用仿真数据集对所述去噪深度网络进行训练，得到训练好的噪声估计子网络和基于Swin Transformer的去噪和图像恢复子网络。

进一步地，所述噪声模型采用公式(1)表示：