《表2 不同方法在AAPM(1mm/3mm）厚度测试集的平均RMSE、PSNR、SSIM对比》

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《小波域扩张网络用于低剂量CT图像快速重建》

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表2为AAPM 1mm和3mm厚度图像测试集的平均RMSE、PSNR、SSIM对比，其中标记加粗的值为最优。FWDNet为结合亚像素的小波域扩张网络，FFWDNet是在FWDNet基础上去掉批归一化的快速版本，相比FWDNet计算复杂度更低，但会牺牲一些精度。与之对比的是CNN10[4]和RED-CNN[4]，皆为基于卷积神经网络的低剂量图像重建方法。FWDNet在1mm和3mm厚度测试集中都表现出色，在1mm厚度测试集对比结果中，相比RED-CNN，平均PSNR和SSIM值分别高0.142 7dB和0.005 4，平均RMSE值低0.207 9；在3mm厚度对比数据中，相比RED-CNN，平均PSNR和SSIM值分别高0.093 9dB和0.006 2，平均RMSE值低0.161 6。而FFWDNet由于去掉批归一化，重建图像的精度低于FWDNet，但仍优于其他两种方法。