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基于CNN和Transformer耦合网络的低剂量CT图像重建方法
标题：基于CNN和Transformer耦合网络的低剂量CT图像重建方法
摘要：在医疗领域，CT扫描可以提供具有高空间分辨率的图像，帮助医生诊断疾病。然而，高剂量的辐射暴露对患者的健康构成潜在威胁。低剂量CT图像重建方法的研究成为降低辐射剂量的重要途径。本论文提出一种基于CNN和Transformer耦合网络的低剂量CT图像重建方法，通过利用深度学习技术的优势来提高图像质量。实验结果表明，该方法具有较好的重建效果和辐射剂量降低能力。
关键词：低剂量CT图像重建、深度学习、CNN、Transformer
1.引言
随着医疗技术的进步，CT（计算机断层扫描）已成为常见的医学影像技术。然而，在CT扫描过程中，患者暴露在高剂量的辐射下，可能对其健康构成潜在威胁。因此，降低辐射剂量成为了医学影像领域的一个重要研究方向。
2.相关工作
目前，已经有许多方法被提出来降低CT扫描的辐射剂量。其中包括滤波重建方法、迭代重建方法和基于模型的重建方法等。然而，这些方法往往会降低图像质量或者增加计算复杂度。近年来，深度学习技术的发展为低剂量CT图像重建带来了新的机遇。
3.方法介绍
本论文提出了一种基于CNN和Transformer耦合网络的低剂量CT图像重建方法。首先，我们使用一个卷积神经网络（CNN）来提取图像的高级特征表示。CNN的结构由多个卷积层和池化层组成，能够自动学习图像的空间特征。然后，我们将CNN提取的特征输入到Transformer模型中进行处理。Transformer是一种基于自注意力机制的序列建模方法，适用于处理具有长范围依赖性的数据。通过耦合CNN和Transformer，我们能够结合卷积操作和自注意力机制的优势，提高图像重建质量。
4.实验设计与结果分析
我们使用公共的CT图像数据集进行实验，并将该数据集分为训练集和测试集。首先，我们使用训练集对CNN和Transformer进行训练，并调整网络参数。然后，我们使用测试集对所提出的低剂量CT图像重建方法进行评估。实验结果显示，相比于传统的重建方法，本方法能够获得更好的重建效果，并且成功降低了辐射剂量。
5.结论与展望
通过本论文中提出的基于CNN和Transformer耦合网络的低剂量CT图像重建方法的实验结果，我们可以得出以下结论：这种方法能够有效提高低剂量CT图像的重建质量，并成功降低了辐射剂量。未来的研究可以进一步探索如何进一步优化网络结构，提高重建效果，以满足临床实践的需求。
参考文献：
[1]Ronneberger,O.,Fischer,P.,&Brox,T.(2015).U-net:Convolutionalnetworksforbiomedicalimagesegmentation.InInternationalConferenceonMedicalImageComputingandComputer-AssistedIntervention(pp.234-241).Springer.
[2]Vaswani,A.,Shazeer,N.,Parmar,N.,Uszkoreit,J.,Jones,L.,Gomez,A.N.,...&Polosukhin,I.(2017).Attentionisallyouneed.InAdvancesinneuralinformationprocessingsystems(pp.5998-6008).