[发明专利]用于低剂量CT图像降噪及去伪影的双注意力生成对抗网络

摘要

本发明属于CT成像技术领域，公开了一种用于抑制低剂量CT图像中的噪声与伪影、便于后期精确地医学诊断与分析的深度学习方法；具体技术方案为：用于低剂量CT图像降噪及去伪影的双注意力生成对抗网络，双注意力生成对抗网络分别用于分布不均匀、无规则的噪声特征与分布复杂的组织纹理特征的提取；设计多尺度特征提取的Res2Net判别器网络，既提高了判别器的鉴别能力，又增强了对抗训练的稳定性与鲁棒性；设计伪影注意力损失、伪影一致性损失、结构约束损失、对抗损失与像素级L1损失相结合的多描述损失函数进一步提高各个子网络的功能；本发明解决了因噪声伪影与组织结构分布高度相似而引发的欠降噪或过降噪现象。