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東北大學(xué)機(jī)器人科學(xué)與工程學(xué)院成果發(fā)表于醫(yī)學(xué)影像計(jì)算頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議
近日，東北大學(xué)機(jī)器人科學(xué)與工程學(xué)院遲劍寧副教授課題組在CT圖像質(zhì)量增強(qiáng)預(yù)測(cè)方面取得新進(jìn)展，研究成果以“Low-dose CT image super-resolution network with dual-guidance feature distillation and dual-path content communication”為題被醫(yī)學(xué)圖像計(jì)算國(guó)際頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention（MICCAI2023）錄用。我校副教授遲劍寧與其碩士生孫志毅分別為文章第一、第二作者。
MICCAI是由國(guó)際醫(yī)學(xué)圖像計(jì)算和計(jì)算機(jī)輔助干預(yù)協(xié)會(huì)舉辦的綜合性頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議，目前被公認(rèn)為是醫(yī)學(xué)圖像分析領(lǐng)域最具影響力的國(guó)際會(huì)議，也是人工智能領(lǐng)域最頂級(jí)的國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議之一（CCF-B）。
該論文提出了基于分割掩膜與平均CT圖像引導(dǎo)的CT圖像質(zhì)量增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)（圖1），網(wǎng)絡(luò)通過(guò)迭代引導(dǎo)與特征蒸餾模塊挖掘低劑量CT圖像語(yǔ)義特征，并通過(guò)新穎的“去噪-超分辨率”共享頭機(jī)制提升了偽影噪聲去除能力與高分辨率圖像重建能力。相較于近年方法，提出方法在參數(shù)量、重建效果等方面具有明顯優(yōu)勢(shì)，為下游任務(wù)奠定基礎(chǔ)（圖2）。
圖1基于分割掩膜與平均CT圖像引導(dǎo)的低劑量CT圖像質(zhì)量增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)框架
圖2不同方法在3D-IRCADB數(shù)據(jù)集上對(duì)低劑量CT圖像質(zhì)量增強(qiáng)效果對(duì)比
