医学图像去噪：利用卷积去噪自动编码器清除受损图像中的噪音

简介：
本研究探讨了使用卷积去噪自动编码器技术来处理和改善医学影像的质量，通过有效去除噪声以提高诊断准确性。 在这个项目中，我们提出了一种基于深度学习的模型来使用卷积去噪自动编码器处理医学图像中的噪声问题。实验所用的数据集包括乳房X光检查的小型MIAS数据库（MMM）以及牙科X射线照相数据库（DX）。这些数据集经过了预处理，并被添加了高斯噪声以模拟实际应用环境下的噪音情况。然后，我们使用带有损坏的图像作为卷积自动编码器模型的输入。 为了评估去噪效果，我们将生成的结果与原始未受损的医学影像进行了对比分析，主要采用结构相似性指标（SSIM）来衡量两者之间的差异程度。实验结果显示该深度学习方法相较于传统的NL均值滤波和中值滤波技术具有显著优势。 项目开发过程中采用了Torch框架，并利用了luarocks模块如nn、nnx、dpnn、image以及optim等进行模型构建与训练工作。所有图像在MATLAB环境中完成了预处理及后续的性能对比测试。