Matlab实现卷积神经网络低剂量CT灌注图去噪

该套代码基于S. Kadimesetty, S. Gutta, S. Ganapathy, 和 P. K. Yalavarthy的研究工作，并已被IEEE Transactions on Radiation and Plasma Medical Sciences (TRPMS) 接收。具体地，该套代码被用于2018年提交的研究论文“基于卷积神经网络的低剂量计算机断层扫描灌注图的鲁棒去噪”。 去噪是一种常用的数据预处理技术，目的是去除信号中不必要的部分，这些部分通常被认为是噪声，可能会干扰信号分析和图像解读。在医学成像领域，图像去噪尤为重要，因为它能提高图像质量，增强医生对图像中细节的识别能力，从而有助于更准确的诊断和治疗计划的制定。 在本资源中，提到了几个重要的组成部分： 1. 生成培训数据的Matlab代码：这部分代码用于创建用于训练卷积神经网络的数据集。在训练深度学习模型时，使用大量高质量、多样化的数据至关重要。这将确保网络能够学习到足够的特征，从而在去噪任务中表现出色。 2. 网络体系结构生成的Matlab代码：这部分代码负责定义CNN的结构。网络架构的选择直接影响模型的性能。在去噪应用中，网络通常需要能够捕获图像中的复杂模式和结构，同时去除噪声。 3. 测试经过训练网络的Matlab代码：在模型训练完成后，需要验证其性能。这部分代码用于对经过训练的CNN模型进行测试，确保其在新的、未见过的数据上也能有效去噪。 4. Phantom数据的测试Matlab代码：Phantom数据是一类用于医学成像设备测试和校准的专用模拟图像。在这套代码中，Phantom数据被用于评估去噪模型的性能，因为它们可以提供一个已知的参考点来衡量去噪效果。 5. 时间和地图去噪模型：这部分可能指的是上述去噪方法在时间序列数据（如动态灌注图）以及空间分布图中的应用。在处理此类数据时，模型需要考虑到时间连续性和空间连续性。 6. 系统开源：该资源被标记为开源，意味着这套Matlab代码以及相关文档和支持文件可供公众下载和使用。开源项目有助于学术界和工业界的研究人员、开发者们共享知识，改进和扩展现有技术。 文件名称“Convolutional-neural-networks-based-robust-Denoising-of-Low-Dose-Computed-Tomography-Perfusion-maps-master”暗示这可能是一个GitHub存储库的名称。'Master'一词表明这是主分支的代码，通常包含了最新的稳定版本。由于它以'Convolutional-neural-networks-based'开头，我们可以推测这个项目着重于展示如何基于卷积神经网络进行鲁棒的去噪处理。 在实际应用中，低剂量CT灌注图的去噪是一个复杂问题，因为过低的辐射剂量会导致图像质量降低和噪声水平升高。通过卷积神经网络的使用，可以实现在降低患者辐射暴露的同时，提高图像质量并保持或提高诊断准确性。"