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基于多尺度并行深度可拆分的CNN新冠肺炎CT图像去噪方法
被引量：
4
1
作者
张硕
余世明
《高技术通讯》
CAS
2021年第11期1145-1153,共9页
目前新冠肺炎(COVID-19)在全球蔓延,为了对新冠肺炎进行早期诊断,同时减轻医护人员的工作压力,使用深度学习对患者胸部电子计算机断层扫描(CT)图像进行分析变得越来越重要。针对肺炎图像中纹理细节较为丰富、边缘结构模糊、极易干扰机...
目前新冠肺炎(COVID-19)在全球蔓延,为了对新冠肺炎进行早期诊断,同时减轻医护人员的工作压力,使用深度学习对患者胸部电子计算机断层扫描(CT)图像进行分析变得越来越重要。针对肺炎图像中纹理细节较为丰富、边缘结构模糊、极易干扰机器及医生诊断的问题,本文提出一种基于多尺度并行深度可拆分卷积神经网络(MSP-ReCNN),对新冠肺炎CT图像进行去噪处理,提升肺炎图像质量。多尺度特征提取模块从不同尺度提取肺炎图像中的纹理特征细节,采用深浅通道并行方式,分别提取肺炎图像中的高维度以及低维度的特征。为进一步优化网络模型,提出一种拆分卷积方式,可将特征图拆分为两类,一类为主要关注特征,另一类为次要关注特征。使用复杂度高的计算方式从主要关注特征中提取关键信息,对于次要关注特征,则采取复杂度低的计算方式提取补偿信息。通过与非局部均值(NLM)去噪算法、收缩卷积神经网络(SCNN)深度模型、去噪卷积神经网络(DnCNN)深度模型对比,以及网络消融实验,可以看出本文提出的模型能有效去除肺炎图像中的噪声,并且可以更好地保留原始图像中的纹理结构细节,为机器以及医生提供更可靠的辅助诊断。
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关键词
新冠肺炎(COVID-19)电子计算机断层扫描(CT)图像
图像去噪
多尺度特征
深浅通道并行
拆分卷积
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职称材料
题名
基于多尺度并行深度可拆分的CNN新冠肺炎CT图像去噪方法
被引量：
4
1
作者
张硕
余世明
机构
浙江工业大学信息工程学院
出处
《高技术通讯》
CAS
2021年第11期1145-1153,共9页
基金
国家自然科学基金(61772471)资助项目。
文摘
目前新冠肺炎(COVID-19)在全球蔓延,为了对新冠肺炎进行早期诊断,同时减轻医护人员的工作压力,使用深度学习对患者胸部电子计算机断层扫描(CT)图像进行分析变得越来越重要。针对肺炎图像中纹理细节较为丰富、边缘结构模糊、极易干扰机器及医生诊断的问题,本文提出一种基于多尺度并行深度可拆分卷积神经网络(MSP-ReCNN),对新冠肺炎CT图像进行去噪处理,提升肺炎图像质量。多尺度特征提取模块从不同尺度提取肺炎图像中的纹理特征细节,采用深浅通道并行方式,分别提取肺炎图像中的高维度以及低维度的特征。为进一步优化网络模型,提出一种拆分卷积方式,可将特征图拆分为两类,一类为主要关注特征,另一类为次要关注特征。使用复杂度高的计算方式从主要关注特征中提取关键信息,对于次要关注特征,则采取复杂度低的计算方式提取补偿信息。通过与非局部均值(NLM)去噪算法、收缩卷积神经网络(SCNN)深度模型、去噪卷积神经网络(DnCNN)深度模型对比,以及网络消融实验,可以看出本文提出的模型能有效去除肺炎图像中的噪声,并且可以更好地保留原始图像中的纹理结构细节,为机器以及医生提供更可靠的辅助诊断。
关键词
新冠肺炎(COVID-19)电子计算机断层扫描(CT)图像
图像去噪
多尺度特征
深浅通道并行
拆分卷积
Keywords
coronavirus disease 2019(COVID-19)computed tomography(CT)image
image denoising
multi-scale feature
deep and shallow parallel channel
split convolution
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
R563.1 [医药卫生—呼吸系统]
R816.4 [医药卫生—放射医学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多尺度并行深度可拆分的CNN新冠肺炎CT图像去噪方法
张硕
余世明
《高技术通讯》
CAS
2021
4
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