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2025-06-26 更新
NAADA: A Noise-Aware Attention Denoising Autoencoder for Dental Panoramic Radiographs
Authors:Khuram Naveed, Bruna Neves de Freitas, Ruben Pauwels
Convolutional denoising autoencoders (DAEs) are powerful tools for image restoration. However, they inherit a key limitation of convolutional neural networks (CNNs): they tend to recover low-frequency features, such as smooth regions, more effectively than high-frequency details. This leads to the loss of fine details, which is particularly problematic in dental radiographs where preserving subtle anatomical structures is crucial. While self-attention mechanisms can help mitigate this issue by emphasizing important features, conventional attention methods often prioritize features corresponding to cleaner regions and may overlook those obscured by noise. To address this limitation, we propose a noise-aware self-attention method, which allows the model to effectively focus on and recover key features even within noisy regions. Building on this approach, we introduce the noise-aware attention-enhanced denoising autoencoder (NAADA) network for enhancing noisy panoramic dental radiographs. Compared with the recent state of the art (and much heavier) methods like Uformer, MResDNN etc., our method improves the reconstruction of fine details, ensuring better image quality and diagnostic accuracy.
卷积降噪自编码器（DAEs）是图像恢复的强大工具。然而，它们继承了卷积神经网络（CNNs）的关键局限性：它们更倾向于恢复低频特征，例如平滑区域，而不是高频细节。这导致精细细节的丢失，在牙科放射线照片中尤其成问题，因为保留微妙的解剖结构至关重要。虽然自注意力机制可以通过强调重要特征来帮助缓解这个问题，但传统的注意力方法通常优先关注对应于较干净区域的特征，并可能忽略被噪声掩盖的特征。为了解决这个问题，我们提出了一种噪声感知自注意力方法，允许模型有效地关注并恢复即使是噪声区域内的关键特征。基于这种方法，我们引入了噪声感知注意力增强降噪自编码器（NAADA）网络，用于增强有噪声的全景牙科放射线照片。与最新的先进技术（如Uformer、MResDNN等）相比，我们的方法在重建精细细节方面有所提高，确保了更好的图像质量和诊断准确性。
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PDF 10 pages, 8 figures
Summary
卷积降噪自编码器（DAEs）在图像恢复中表现强大，但与传统卷积神经网络（CNNs）存在的局限类似，其在恢复高频细节方面相对较弱，更易恢复平滑区域等低频特征。对于牙科放射影像而言，这种损失细节的问题尤为严重。为解决此问题，引入噪声感知自注意力机制，使模型能在噪声区域中有效聚焦并恢复关键特征。基于此机制，我们提出噪声感知注意力增强型降噪自编码器（NAADA）网络，用于增强噪声全景牙科放射影像。相较于当前先进的（且计算量较大的）方法如Uformer、MResDNN等，本方法提高了细节重建能力，确保了更好的图像质量和诊断准确性。
Key Takeaways
- 卷积降噪自编码器（DAEs）在图像恢复中有良好表现，但存在恢复高频细节不足的问题。
- 噪声感知自注意力机制有助于解决上述问题，使模型能在噪声区域中有效聚焦并恢复关键特征。
- 提出噪声感知注意力增强型降噪自编码器（NAADA）网络，用于增强全景牙科放射影像。
- 与现有先进方法相比，NAADA网络在细节重建、图像质量和诊断准确性方面有所提升。
- NAADA网络能够处理噪声全景牙科放射影像。
- 自注意力机制在图像恢复中的应用有助于提高模型对重要特征的识别与恢复能力。
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