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弦图插值结合UNIT网络图像转换的CT金属伪影校正
被引量：
3
1
作者
于佳弘
张昆鹏
+3 位作者
靳爽
苏哲
徐晓桐
张华
《南方医科大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期1214-1223,共10页
目的本文提出一种结合弦图域插值和基于非监督图像转换网络(UNIT)的伪影校正模型,提升图像的质量。方法将初步校正的图像与无伪影先验图像视为两个不同图像域内的元素,通过图像转换网络后可得到去除伪影的图像。采用仿真数据进行验证实...
目的本文提出一种结合弦图域插值和基于非监督图像转换网络(UNIT)的伪影校正模型,提升图像的质量。方法将初步校正的图像与无伪影先验图像视为两个不同图像域内的元素,通过图像转换网络后可得到去除伪影的图像。采用仿真数据进行验证实验。采用PSNR与SSIM作为定量指标评估校正结果。结果在仿真数据的实验中,与对比的去除伪影的方法相比,本文提出的方法获得了更好的效果,本文提出的方案保留了图像更多的组织结构的细节。与ADN算法相比,在金属较小时本文算法的PSNR提高了2.4449,SSIM提高了0.0023,在金属较大时,本文算法的PSNR提高了5.942,SSIM提高了0.0139。在金属有两个时,本文算法PSNR提高8.8388,SSIM提高0.0130。结论本文提出的金属伪影校正的方法,可以有效去除金属伪影,并且提高图像质量,保留更多的组织结构细节。
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关键词
CT金属伪影
投影插值
深度学习
图像转换
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职称材料
基于顺序嵌入结合关联嵌入的呼吸运动预测
2
作者
张昆鹏
于佳弘
+3 位作者
靳爽
苏哲
徐晓桐
张华
《南方医科大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第12期1858-1866,共9页
目的提出一个深度学习模型实现呼吸运动各个方向一体化的建模预测。方法将不同方向的呼吸运动信号分别输入由LSTM组成的顺序嵌入层去捕获历史运动状态的顺序依赖,得到顺序嵌入表示。顺序嵌入表示通过自注意力机制实现各个方向的关联嵌入...
目的提出一个深度学习模型实现呼吸运动各个方向一体化的建模预测。方法将不同方向的呼吸运动信号分别输入由LSTM组成的顺序嵌入层去捕获历史运动状态的顺序依赖,得到顺序嵌入表示。顺序嵌入表示通过自注意力机制实现各个方向的关联嵌入,得到关联嵌入表示。将顺序嵌入表示和关联嵌入表示进行拼接输入由全连接神经网络组成的预测层生成非线性预测分量,并于平行于上述结构的自回归模块生成的线性预测分量相加生成最终的预测。模型的训练采用“预训练+微调”的模式。在我们的实验中,304例呼吸运动轨迹被使用进行模型预训练,7例测评样本被使用进行模型的测试。结果所提出预测模型相比于其他比较方法取得更准确的预测效果,在7例测评样本不同延迟时间上的3D方向绝对偏差减小平均达70%以上。结论提出模型在解决精准放疗过程中的系统延迟问题有很大的应用价值,能提供精准的位置预测。
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关键词
放射治疗
呼吸运动
深度学习
顺序嵌入
关联嵌入
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职称材料
题名
弦图插值结合UNIT网络图像转换的CT金属伪影校正
被引量：
3
1
作者
于佳弘
张昆鹏
靳爽
苏哲
徐晓桐
张华
机构
南方医科大学
生物
医学
工程
学院
南方医科大学
广东省
医学
图像处理重点
实验室
南方医科大学广东省医学影像与诊断技术工程实验室
出处
《南方医科大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期1214-1223,共10页
基金
国家自然科学基金(61871208)。
文摘
目的本文提出一种结合弦图域插值和基于非监督图像转换网络(UNIT)的伪影校正模型,提升图像的质量。方法将初步校正的图像与无伪影先验图像视为两个不同图像域内的元素,通过图像转换网络后可得到去除伪影的图像。采用仿真数据进行验证实验。采用PSNR与SSIM作为定量指标评估校正结果。结果在仿真数据的实验中,与对比的去除伪影的方法相比,本文提出的方法获得了更好的效果,本文提出的方案保留了图像更多的组织结构的细节。与ADN算法相比,在金属较小时本文算法的PSNR提高了2.4449,SSIM提高了0.0023,在金属较大时,本文算法的PSNR提高了5.942,SSIM提高了0.0139。在金属有两个时,本文算法PSNR提高8.8388,SSIM提高0.0130。结论本文提出的金属伪影校正的方法,可以有效去除金属伪影,并且提高图像质量,保留更多的组织结构细节。
关键词
CT金属伪影
投影插值
深度学习
图像转换
Keywords
CT metal artifacts
sinogram interpolation
deep learning
image transformation
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于顺序嵌入结合关联嵌入的呼吸运动预测
2
作者
张昆鹏
于佳弘
靳爽
苏哲
徐晓桐
张华
机构
南方医科大学
生物
医学
工程
学院
南方医科大学
广东省
医学
图像处理重点
实验室
南方医科大学广东省医学影像与诊断技术工程实验室
出处
《南方医科大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第12期1858-1866,共9页
基金
国家自然科学基金(61871208)。
文摘
目的提出一个深度学习模型实现呼吸运动各个方向一体化的建模预测。方法将不同方向的呼吸运动信号分别输入由LSTM组成的顺序嵌入层去捕获历史运动状态的顺序依赖,得到顺序嵌入表示。顺序嵌入表示通过自注意力机制实现各个方向的关联嵌入,得到关联嵌入表示。将顺序嵌入表示和关联嵌入表示进行拼接输入由全连接神经网络组成的预测层生成非线性预测分量,并于平行于上述结构的自回归模块生成的线性预测分量相加生成最终的预测。模型的训练采用“预训练+微调”的模式。在我们的实验中,304例呼吸运动轨迹被使用进行模型预训练,7例测评样本被使用进行模型的测试。结果所提出预测模型相比于其他比较方法取得更准确的预测效果,在7例测评样本不同延迟时间上的3D方向绝对偏差减小平均达70%以上。结论提出模型在解决精准放疗过程中的系统延迟问题有很大的应用价值,能提供精准的位置预测。
关键词
放射治疗
呼吸运动
深度学习
顺序嵌入
关联嵌入
Keywords
radiotherapy
respiratory motion
deep learning
sequential embedding
relational embedding
分类号
R730.55 [医药卫生—肿瘤]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
弦图插值结合UNIT网络图像转换的CT金属伪影校正
于佳弘
张昆鹏
靳爽
苏哲
徐晓桐
张华
《南方医科大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
3
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职称材料
2
基于顺序嵌入结合关联嵌入的呼吸运动预测
张昆鹏
于佳弘
靳爽
苏哲
徐晓桐
张华
《南方医科大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
0
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职称材料
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