一种基于解剖先验引导的低剂量CT图像去噪方法

本发明公开了一种基于解剖先验引导的低剂量CT图像去噪方法。该方法通过浅层特征提取模块获取初始特征图，经残差密集编码器进行层次化特征提取；瓶颈层利用全局上下文模块GC、大核注意力模块LKA和卷积前馈网络模块ConvFFN进行全局解剖先验建模；注意力门控解码器通过注意力门控模块AG将解码器上采样特征与对应尺度的跳跃连接特征融合生成空间注意力图，对跳跃连接特征图进行逐元素加权以过滤噪声，并经RDB‑LKA基础块精炼后输出；残差预测头将解码特征映射为残差输出，与低剂量CT图像相加得到去噪图像。本发明通过LKA实现大感受野长程结构保持，通过AG阻断跳跃连接噪声泄漏，通过GC提供全局解剖先验，兼顾了图像质量与推理效率。