基于融合通道注意力的Uformer的CT图像稀疏重建

作     者：陈蒙蒙 乔志伟 CHEN Mengmeng;QIAO Zhiwei

作者机构：山西大学计算机与信息技术学院太原030006 

出 版 物：《计算机应用》 (journal of Computer Applications)

年 卷 期：2023年第43卷第9期

页      面：2948-2954页

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(62071281)。 

主　　题：计算机断层成像 稀疏重建 条状伪影 Transformer 通道注意力 

摘      要：针对解析法稀疏重建中产生的条状伪影问题,提出一种融合通道注意力的U型Transformer(CA-Uformer),以实现高精度计算机断层成像(CT)的稀疏重建。CA-Uformer融合了通道注意力和Transformer中的空间注意力,双注意力机制使网络更容易学习到图像细节信息;采用优秀的U型架构融合多尺度图像信息;采用卷积操作实现前向反馈网络设计,从而进一步耦合卷积神经网络(CNN)的局部信息关联能力和Transformer的全局信息捕捉能力。实验结果表明,与经典U-Net相比,CA-Uformer的峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)提高了3.27 dB、3.14%,均方根误差(RMSE)降低了35.29%,提升效果明显。可见,CA-Uformer稀疏重建精度更高,压制伪影能力更强。