CT影像去噪的技术
CT影像去噪是医学图像处理中的一个重要环节，其目的是从受到各种因素影响的CT影像中恢复出尽可能接近原始图像的图像。以下是几种常见的CT影像去噪技术：
1.基于深度学习的去噪算法
基于深度学习的去噪算法是一种常用的方法，它通过训练神经网络来学习和去除图像中的噪声。例如，一种低剂量CT图像去噪算法使用生成对抗网络（GAN）与混合损失函数，用于噪声学习。这种方法的优点是可以有效地去除噪声，但需要大量的训练数据和计算资源。
2.一种低剂量DR图像和CT图像去噪方法
这种专利技术提供了一种实用、高精度的低剂量DR图像和CT图像处理方法。它通过构造初始去噪网络，获取训练图像，然后使用余数采样器对训练图像进行采样，得到训练图像组，最后根据训练图像组对初始去噪网络进行训练，得到目标去噪网络。这种方法的优点是可以完整运用噪声图像，不丢失信息地进行去噪网络的训练，但需要复杂的训练过程和大量的训练数据。
3.基于transformer和多尺度特征的低剂量CT图像去噪方法
这种专利技术涉及一种基于transformer和多尺度特征的低剂量CT图像去噪方法。它在Unet结构的网络中加入transformer模块，同时将使用高斯滤波器将图像分为高频,低频两个部分输入两个并行的网络，利用低频图像的纹理信息来对图像纹理细节的增强和去除高频图像的噪声。这种方法的优点是可以良好捕获全局信息和远程特征交互，增强了网络对于图像的细节纹理保留效果，但需要复杂的网络结构和计算资源。
4.基于小波变换的CT图像去噪方法
小波变换是一种多方向的、局部的、多分辨率的图像表示方法，它可以用来捕捉点奇异，然后使用方向滤波器组将分布在同一方向上的奇异点合成为一个系数，捕捉高频分量（即方向性）。这种方法的优点是可以很好地处理一维奇点，但是却在直线和曲线的突变问题上无法有效应对。
5.基于光流处理的医学CT图像去噪方法
这种专利技术涉及一种光流处理的医学ct图像去噪方法。它利用ct数据多帧可用的数据特点，结合相邻数据相似的特点，在相邻帧上寻找相似补丁的方式实现降低ct噪声的方法。这种方法的优点是可以利用相邻帧相似补丁的特点将原本的二维去噪方法转换角度到三维视角，进一步提升去噪效果。
以上就是几种常见的CT影像去噪技术，它们各有优缺点，可以根据实际情况选择合适的方法。
