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基于多输入全卷积网络的三维光学相干断层扫描图像去噪

DOI：10.1016/j.compbiomed.2019.01.010 期刊：Computers in Biology and Medicine 出版年份：2019 更新时间：2025-09-24 01:01:34
摘要： 近年来，将卷积神经网络（CNN）应用于去噪和超分辨率等低层视觉任务的研究日益增多。由于成像过程的相干特性，光学相干断层扫描（OCT）图像不可避免地会受到噪声影响。本文提出一种名为多输入全卷积网络（MIFCN）的新型OCT图像去噪方法。与近期提出的自然图像去噪CNN不同，该架构通过多个全卷积网络的像素级融合，能够利用相邻OCT图像间高度的相关性和互补信息。该多输入架构的参数学习考虑了整体输出与各输入图像贡献之间的一致性。研究采用定量与定性相结合的方式，将所提MIFCN方法与当前最先进的OCT图像去噪方法进行对比，测试对象包括正常眼及年龄相关性黄斑变性眼的OCT图像。
作者： Ashkan Abbasi，Amirhassan Monadjemi，Leyuan Fang，Hossein Rabbani，Yi Zhang
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

开发一种多输入全卷积网络（MIFCN），通过利用相邻光学相干断层扫描（OCT）图像之间的相关性来降噪，同时保留纹理和层状结构。

研究成果

所提出的MIFCN方法通过采用带有加权平均?？榈纳窬缂芄?，有效利用相邻图像间的相关性来降低OCT图像噪声。该方法在定量指标和视觉质量上均优于现有最先进的去噪技术，能更好地保留层状结构与纹理特征且伪影更少。未来工作可整合分割信息并将该方法拓展至图像插值等其他应用领域。

研究不足

该方法依赖于多张邻近OCT图像的可用性以实现有效去噪；若此类相关性较弱，性能可能下降。权重机制中的参数h需要通过经验调整，这可能与数据集相关。训练数据规模有限，采用更复杂架构时可能导致过拟合。该方案专为OCT图像设计，在未经适配的情况下可能难以推广至其他医学成像模态。

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