التصوير المقطعي المحوسب بجرعة منخفضة باستخدام شبكة الأعصاب التلافيفية ذات الترميز-فك الترميز المتبقي

نظرًا للمخاطر المحتملة لإشعاع الأشعة السينية على المريض، فقد اجتذب التصوير المقطعي المحوسب بجرعة منخفضة اهتمامًا كبيرًا في مجال تصوير الطب. حاليًا، تشمل الأساليب الرئيسة للتصوير المقطعي المحوسب بجرعة منخفضة تصفية مجال السينوغرام الخاصة بالموفر وخوارزميات إعادة البناء التكرارية، لكنها تحتاج للوصول إلى البيانات الخام، التي لا تكون تنسيقاتها شفافة لمعظم المستخدمين. نظرًا لصعوبة نمذجة الخصائص الإحصائية في مجال الصورة، لا يمكن للأساليب الموجودة لمعالجة الصور المعاد بناؤها بشكل مباشر إزالة ضوضاء الصورة بشكل جيد مع الحفاظ على التفاصيل الهيكلية. مستلهمين من فكرة التعلم العميق، ندمج هنا بين الترميز الذاتي، شبكة فك التلافيف، والاتصالات المختصرة في شبكة الأعصاب التلافيفية ذات الترميز-فك الترميز المتبقي (RED-CNN) لتصوير التصوير المقطعي المحوسب بجرعة منخفضة. بعد تدريب مستند إلى البقع، تحقق RED-CNN المقترحة أداءً تنافسيًا مقارنةً بأحدث الأساليب في كل من الحالات المحاكاة والسريرية. وخاصة، تم تقييم طريقتنا بشكل إيجابي من حيث قمع الضوضاء، والحفاظ على الهيكل، والكشف عن الآفات.