研究目的
提高PET图像质量，用于小病灶检测、肺癌分期和神经系统疾病早期诊断等应用。
研究成果
所提出的框架能够生成比使用高斯滤波器进行后平滑处理质量更优的图像。后续工作将聚焦于探索三维网络以及开展更多真实数据评估。
研究不足
该网络采用二维卷积，可能无法充分利用轴向维度的信息。若训练与测试数据的噪声水平不匹配，性能将会下降。
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利用深度神经网络通过微调进行PET图像去噪
DOI：10.1109/TRPMS.2018.2877644
期刊：IEEE Transactions on Radiation and Plasma Medical Sciences
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要：
正电子发射断层扫描（PET）是临床诊断中广泛使用的功能成像技术。本研究训练了一个深度卷积神经网络（CNN）以提升PET图像质量。我们采用基于预训练VGG网络特征提取的感知损失（而非传统均方误差）作为训练损失函数，从而保留图像细节。鉴于真实患者数据集数量有限，我们提出先使用模拟数据进行网络预训练，再利用真实数据集对网络最后几层进行微调。模拟数据、真实脑部及肺部数据集的结果表明，该方法在降噪效果上优于传统高斯滤波方法。
作者：
Kuang Gong，Jiahui Guan，Chih-Chieh Liu，Jinyi Qi
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