Нейронная сеть для предварительной обработки данных в компьютерной томографии

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.