Denoising computed tomography images with 3D-convolution based neural networks

Abstract. Low-dose computed tomography (CT) is an imaging technique used in imaging cross-sectional images of the body that minimizes the radiation dose of the patient. Low-dose CT results in larger amounts of noise in the image and therefore in loss of information. Different denoising methods are used to try to reduce the noise corrupting the images. The aim of this thesis is to research if the temporal correlation of noise between the slices of the computed tomography volumes could be utilized in the denoising of the scans. A convolutional neural network with three-dimensional convolutional layers is trained using publicly available CT images. The images were injected with artificial noise simulating low-dose CT scans. Another network using two-dimensional convolutional layers was also trained for comparison. Different metrics were measured from results of a test dataset to determine the effect of denoising. The results indicate that utilizing the temporal information of the slices by three-dimensional convolutional layers is especially good in denoising of extremely low-dose CT scans. The denoising results between the different methods were closer to each other when the noise level was lower.Tietokonetomografiakuvien kohinanpoisto käyttäen 3D-konvoluutiopohjaisia neuroverkkoja. Tiivistelmä. Matalan säteilyannoksen tietokonetomografia on kuvantamismenetelmä, jolla saadaan kuvattua läpileikkauskuvia kehosta samalla minimoiden potilaan säteilyannosta. Matalan annoksen tietokonetomografia johtaa suurempaan kohinaan kuvassa ja täten informaation katoamiseen. Erilaisia kohinanpoistometodeja käytetään pyrkiessä pienentämään kuvien kohinaa. Tämän työn tarkoituksena oli tutkia, voitaisiinko tietokonetomografiakuvien viipaleiden kohinan välistä temporaalista informaatiota käyttää skannauksien kohinanpoistossa. Kolmiulotteisia konvoluutiotasoja käyttävä konvoluutioneuroverkko koulutettiin julkisesti saatavilla olevilla tietokonetomografiakuvilla. Kuviin oli asetettu keinotekoista kohinaa, simuloidakseen matalan annoksen tietokonetomografiakuvia. Toinen neuroverkko, jossa oli kaksiulotteisia konvoluutiotasoja, koulutettiin vertailua varten. Kohinanpoiston arvioimiseen mitattiin erilaisia metriikoita testidatasetistä saaduista tuloksista. Tulokset osoittavat, että viipaleiden välisen temporaalisen informaation käyttäminen kolmiulotteisten konvoluutiotasojen avulla on erityisen hyvä todella matalan annoksen tietokonetomografiakuvien kohinanpoistossa. Eri metodeilla saatujen kohinanpoiston tulosten väliset erot olivat pienempiä, kun kohinan taso oli matalamp

A Survey on Deep Learning in Medical Image Analysis

Deep learning algorithms, in particular convolutional networks, have rapidly become a methodology of choice for analyzing medical images. This paper reviews the major deep learning concepts pertinent to medical image analysis and summarizes over 300 contributions to the field, most of which appeared in the last year. We survey the use of deep learning for image classification, object detection, segmentation, registration, and other tasks and provide concise overviews of studies per application area. Open challenges and directions for future research are discussed.Comment: Revised survey includes expanded discussion section and reworked introductory section on common deep architectures. Added missed papers from before Feb 1st 201