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Hformer: Highly-efficient Vision Transformer for Low-Dose CT Denoising

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在本文中，我们提出了Hformer，一种用于低剂量CT（LDCT）去噪的新型监督学习模型。Hformer 结合了用于局部特征提取的卷积神经网络 （CNN） 和用于全局特征捕获的 Transformer 模型的优势。Hformer 的性能基于 AAPM-Mayo Clinic 低剂量 CT 大挑战数据集进行验证和评估。与之前在不同架构下设计的具有代表性的先进（SOTA）模型相比，Hformer 在不需要大量学习参数的情况下实现了最优指标，指标分别为 33.4405 PSNR、8.6956 RMSE 和 0.9163 SSIM。实验表明，Hformer 是一种用于噪声抑制、结构保存和病变检测的 SOTA 模型。