CT mammaire basé sur l'apprentissage en profondeur pour la réduction de la dose de rayonnement
Wenxiang Cong, Hongming Shan, Xiaohua Zhang, Shaohua Liu, Ruola Ning, Ge Wang, "TDM mammaire basée sur l'apprentissage en profondeur pour la réduction de la dose de rayonnement", Proc. SPIE 11113, Développements en tomographie par rayons X XII, 111131L (10 septembre 2019)
Abstrait
La tomodensitométrie (CT) mammaire à faisceau conique fournit de véritables images mammaires 3D avec une résolution isotrope et des informations à contraste élevé, détectant des calcifications aussi petites que quelques centaines de microns et révélant de subtiles différences tissulaires. Cependant, le sein est très sensible aux rayons X. Il est extrêmement important pour les soins de santé de réduire la dose de rayonnement. La tomodensitométrie à faisceau conique à quelques vues n'utilise qu'une fraction des données de projection de rayons X acquises par la tomodensitométrie mammaire à faisceau conique standard, ce qui permet une réduction significative de la dose de rayonnement. Cependant, des données d'échantillonnage insuffisantes entraîneraient de graves artefacts de stries dans les images reconstruites à l'aide de méthodes conventionnelles. Nous proposons une méthode basée sur l'apprentissage en profondeur pour la reconstruction d'image afin d'établir un modèle de réseau neuronal résiduel, qui est appliqué à la tomodensitométrie mammaire à quelques vues pour produire des images tomodensitométriques mammaires de haute qualité.