Автоматика и телемеханика
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор
Правила для авторов
Загрузить рукопись

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Автомат. и телемех.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Автоматика и телемеханика, 2021, выпуск 10, страницы 152–164
DOI: https://doi.org/10.31857/S0005231021100123
(Mi at15805)
 

Эта публикация цитируется в 2 научных статьях (всего в 2 статьях)

Нейронная сеть для предварительной обработки данных в компьютерной томографии

А. В. Ямаевab, М. В. Чукалинаcb, Д. П. Николаевdb, А. В. Шешкусeb, А. И. Чуличковa

a МГУ им. М.В. Ломоносова
b ООО Смарт Энджинс Сервис, Москва
c Федеральный научно-исследовательский центр “Кристаллография и фотоника” РАН, Москва
d Институт проблем передачи информации РАН, Москва
e Федеральный исследовательский центр “Информатика и управление” РАН, Москва
Список литературы:
Аннотация: Предложена легковесная шумоподавляющая фильтрующая нейронная сеть, которая реализует этап фильтрации в алгоритме томографической реконструкции свертки и обратного проецирования (FBP). Приведено обоснование нейросетевой архитектуры, выбранной на основе возможности аппроксимации с достаточной точностью операции рамп-фильтрации. Работоспособность сети продемонстрирована на синтетических данных, которые имитируют томографические проекции, зарегистрированные с малой экспозицией. При генерации синтетических данных учитывались квантовая природа рентгеновского излучения, время экспозиции одного кадра и нелинейный отклик детектора ионизирующего излучения. Время выполнения реконструкции с использованием предложенной сети в 11 раз меньше по сравнению с выбранными для сравнения тяжелыми сетями, при качестве реконструкции по метрике $SSIM$ выше 0,9.
Ключевые слова: низкодозовая компьютерная томография, нейронные сети, UNet, быстрые вычисления.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский фонд фундаментальных исследований 19-01-00790
18-29-26017
Работа выполнена при частичной финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проекты № 19-01-00790 и № 18-29-26017).
Статья представлена к публикации членом редколлегии: А. А. Лазарев

Поступила в редакцию: 24.01.2021
После доработки: 01.06.2021
Принята к публикации: 30.06.2021
Англоязычная версия:
Automation and Remote Control, 2021, Volume 82, Issue 10, Pages 1752–1762
DOI: https://doi.org/10.1134/S000511792110012X
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: А. В. Ямаев, М. В. Чукалина, Д. П. Николаев, А. В. Шешкус, А. И. Чуличков, “Нейронная сеть для предварительной обработки данных в компьютерной томографии”, Автомат. и телемех., 2021, № 10, 152–164; Autom. Remote Control, 82:10 (2021), 1752–1762
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{YamChuNik21}
\by А.~В.~Ямаев, М.~В.~Чукалина, Д.~П.~Николаев, А.~В.~Шешкус, А.~И.~Чуличков
\paper Нейронная сеть для предварительной обработки данных в компьютерной томографии
\jour Автомат. и телемех.
\yr 2021
\issue 10
\pages 152--164
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/at15805}
\crossref{https://doi.org/10.31857/S0005231021100123}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=46621881}
\transl
\jour Autom. Remote Control
\yr 2021
\vol 82
\issue 10
\pages 1752--1762
\crossref{https://doi.org/10.1134/S000511792110012X}
\isi{https://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=Publons&SrcAuth=Publons_CEL&DestLinkType=FullRecord&DestApp=WOS_CPL&KeyUT=000721983400012}
\scopus{https://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-85119624213}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/at15805
  • https://www.mathnet.ru/rus/at/y2021/i10/p152
  • Эта публикация цитируется в следующих 2 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Автоматика и телемеханика
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:196
    PDF полного текста:15
    Список литературы:35
    Первая страница:27
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024