计算机辅助设计与图形学学报

作者：蔡鑫鑫, 张世宇, 陈强, 陈允杰, 吴梦麟

关键词：频域光学相干断层扫描, 图像去噪, 循环生成对抗网络, 结构保持

为了去除频域光学相干断层扫描(SD-OCT)中的散斑噪声,提出了一种结构保持生成对抗网络模型,可以无监督地从SD-OCT图像合成高质量的增强深部成像光学相干断层扫描(EDI-OCT)图像.该模型基于循环生成对抗网络结构学习无配对SD-OCT和EDI-OCT图像之间的域映射关系.为了克服循环生成对抗网络生成图像的结构性差异问题,模型利用连续帧之间的相似性引入全局结构损失,保证了图像的全局结构一致性;同时通过模态无关邻域描述符引入局部结构损失,保持了图像的解剖结构细节.在50组CirrusSD-OCT数据集上进行去噪的实验结果表明,该模型的PSNR值为29.03 dB,SSIM值为0.82,EPI值为0.50,均优于现有模型.

来源：2020年第5期

《计算机辅助设计与图形学学报》期刊编辑部

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