基于最优注意力块金字塔去噪网络的医学图像降噪研究

为解决医学图像中噪声干扰导致的诊断困难问题，研究人员提出了一种基于最优注意力块(OAB)的金字塔去噪网络(OABPDN)，通过布谷鸟搜索优化(CSO)提取噪声权重，结合多尺度金字塔结构实现特征融合。实验表明，该模型在CHASEDB1、MRI等数据集上对高斯、散斑和泊松噪声的PSNR与SSIM指标提升2-3%，为医学影像分析提供了高效预处理工具。

　　

在医学影像诊断领域，噪声干扰如同蒙在医生眼前的薄纱——高斯噪声的随机颗粒、散斑噪声的斑点状伪影、泊松噪声的量子化波动，这些由成像设备或环境引入的干扰使得细微病灶难以辨识。传统数字滤波器如有限脉冲响应(FIR)和无限脉冲响应(IIR)虽广泛应用，但前者计算复杂度高，后者存在相位失真风险。更棘手的是，传统优化方法易陷入局部极值，而卷积神经网络(CNN)直接处理多模态噪声时往往丢失关键细节。这种"去噪即失真"的困境，促使研究人员寻求更智能的解决方案。

Vaibhav Jain等研究人员在《Biomedical Signal Processing and Control》发表的研究中，构建了基于最优注意力块的金字塔去噪网络(OABPDN)。该模型创新性地将生物启发算法与深度学习结合：通过布谷鸟搜索优化(CSO)模拟鸟类觅食行为全局寻优，驱动注意力机制精准定位噪声成分；采用金字塔架构实现从局部特征到全局语义的跨尺度分析。研究选用CHASEDB1视网膜图像、腰椎脊柱CT和脑部MRI三类典型医学影像数据集，人工注入不同强度的高斯、散斑和泊松噪声进行验证。

Materials and methods
核心技术包含三个模块：(1)最优预处理块(OPB)利用CSO算法动态调整滤波器系数，避免传统最小均方(LMS)方法的局部收敛问题；(2)融合OAB的多尺度金字塔网络，通过通道注意力机制分配特征权重；(3)金字塔特征选择块(PFSB)采用级联跳跃连接整合不同尺度特征。实验设置256×256输入尺寸，在GPU加速环境下训练100轮次。

Results and discussion
在噪声强度25-75dB的测试中，OABPDN对泊松噪声的PSNR达到38.72dB，较传统BM3D方法提升2.4dB。结构相似性(SSIM)分析显示，模型在保留血管分支、骨小梁等细微结构方面优势显著。消融实验证实，引入CSO使特征选择速度提升17%，而金字塔结构将边缘信息的恢复准确率提高21%。与DnCNN、FDCNN等前沿模型对比，该方案在计算效率与降噪效果间取得最佳平衡。

Conclusion
该研究开创性地将生物启发优化与注意力机制相结合，解决了医学图像去噪中细节保留与噪声抑制的矛盾。OABPDN模型2-3%的性能提升看似微小，但对早期肺癌微结节、视网膜微动脉瘤等毫米级病变的识别具有重要临床意义。未来工作可探索三维体数据扩展及实时处理优化，推动智能辅助诊断系统的发展。