低剂量CT图像去噪“利器”：ERestormer网络的创新探索

由山西大学乔志伟课题组完成的《基于多注意力融合增强Restormer的低剂量CT图像重建》，已在《CT理论与应用研究（中英文）》优先发表。

虽然低剂量CT可减少辐射剂量，但导致图像噪声增大。为此，本文提出一种融合多注意力机制和特征融合机制的增强Restormer网络（ERestormer）。该网络融合通道注意力、感受野注意力和多头转置注意力，强化对重要信息的关注与特征学习能力，还引入特征融合机制，增强编码器和解码器间特征复用。实验表明，其去噪性能及图像细节保留能力优于DNCNN、RED-CNN、UNet、Uformer和Restormer等5种经典网络，为低剂量CT图像处理带来新希望。

引用格式：吴送稳, 方晨韵, 乔志伟. 基于多注意力融合增强Restormer的低剂量CT图像重建[J]. CT理论与应用研究（中英文）,DOI: 10.15953/j.ctta.2025.052.

Wu S W, Fang C Y, Qiao Z W. Enhanced Restormer for Low-Dose CT Image Reconstruction Based on Multi-Attention Fusion[J]. CT Theory and Applications, DOI: 10.15953/j.ctta.2025.052. (in Chinese).

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期刊简介

《CT理论与应用研究(中英文)》是1992年创刊的综合性学术刊物，主要刊登计算机断层成像（computed tomography，CT）及其密切相关领域的理论研究、分析算法、技术应用等方面的科研学术论文。期刊论文形式主要有研究论文、学科进展、数据集论文、综述等。主要设有理论与方法、地球物理CT、工业CT、医学CT、综述等栏目，同时还根据研究热点和前沿课题组织相应的专刊专栏。CTTA期刊现已被CSTPCD（中国科技核心期刊）、CNKI、万方、维普、超星、EBSCO、DOAJ（Open Access）、GeoRef、EuroPub、ICI Word of Journals、乌利希国际期刊指南（UPD）、Research4Life（HINARI）、J-Gate、JST等多个国内外数据库（指南）收录。                         

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