近日，中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院胡戰(zhàn)利研究員團(tuán)隊(duì)在低劑量CT成像領(lǐng)域取得新進(jìn)展。團(tuán)隊(duì)提出了一種基于注意力機(jī)制的解剖先驗(yàn)信息融合網(wǎng)絡(luò)，可以在降低CT輻射劑量的同時(shí)較好地保持圖像質(zhì)量。最新研究成果以Learning a Deep CNN Denoising Approach Using Anatomical Prior Information Implemented with an Attention Mechanism for Low-dose CT Imaging on Clinical Patient Data from Multiple Anatomical Sites為題發(fā)表在IEEE旗下知名期刊IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics上，并被選為當(dāng)期的“封面文章”。 

   CT檢查的輻射劑量問題已經(jīng)引起了人們?cè)絹碓蕉嗟年P(guān)注，大量的臨床研究表明，超過正常范圍的CT輻射劑量易誘發(fā)人體新陳代謝異常乃至癌癥等疾病。然而，減少CT掃描劑量將增加重建圖像的噪聲和偽影，影響臨床醫(yī)生對(duì)異常組織的確診率。目前，深度學(xué)習(xí)方法逐步成為低劑量CT成像領(lǐng)域的主流技術(shù)。相較于傳統(tǒng)方法需要刻畫噪聲和偽影特征，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)噪聲場(chǎng)景適普性更強(qiáng)；另外，深度學(xué)習(xí)模型強(qiáng)大的非線性擬合和特征提取能力，能高效完成由低劑量CT影像向正常劑量影像的映射。然而，當(dāng)前深度學(xué)習(xí)方法在訓(xùn)練方式上，通常采用“端對(duì)端”的訓(xùn)練方式，容易忽略了訓(xùn)練數(shù)據(jù)的特異性，例如CT影像中不同人體部位的解剖差異。

   研究團(tuán)隊(duì)針對(duì)現(xiàn)有基于深度學(xué)習(xí)的低劑量CT成像技術(shù)在訓(xùn)練方式的不足，提出了一種基于解剖先驗(yàn)信息的融合網(wǎng)絡(luò)，從訓(xùn)練數(shù)據(jù)的DICOM文件中直接讀取其解剖部位標(biāo)簽，并將其作為網(wǎng)絡(luò)的先驗(yàn)信息進(jìn)行編碼；再通過通道注意力技術(shù)，自適應(yīng)的獲得不同解剖部位圖像在訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)中的最優(yōu)權(quán)重。另外，考慮到特征提取的多樣性，在網(wǎng)絡(luò)模型上采用多個(gè)級(jí)聯(lián)空間注意力模塊。新方法可以有效提高低劑量CT圖像的恢復(fù)效果。未來，課題組將探討全身低劑量CT成像技術(shù)的高效解剖信息融合機(jī)制，為低劑量掃描下的影像篩查提供重要技術(shù)支持。  

   博士后黃振興博士為論文第一作者，胡戰(zhàn)利研究員為通訊作者，梁棟研究員為共同作者；貴州省人民醫(yī)院放射科劉新峰醫(yī)生為共同一作，王榮品主任為共同作者。相關(guān)工作得到了國(guó)家自然科學(xué)基金優(yōu)秀青年基金、中國(guó)科學(xué)院健康信息學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室和深圳市杰出青年基金的經(jīng)費(fèi)支持。

論文鏈接 

圖1：IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics 雜志2021年9月刊選擇了本文做為封面文章 

圖2：提出的融合解剖結(jié)構(gòu)先驗(yàn)信息的深度學(xué)習(xí)模型 

新聞鏈接：https://www.siat.ac.cn/kyjz2016/202109/t20210907_6198661.html

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