在医学领域，医学图像就像是医生的 “透视眼”，帮助他们了解人体内部的状况，尤其是脑图像，对于脑部疾病的诊断和治疗计划的制定至关重要。然而，就像晴朗的天空偶尔会被乌云遮蔽一样，脑图像常常受到噪声的干扰。这些噪声来源多样，成像设备的微小误差、通信协议的不稳定，还有后期图像处理过程中的各种因素，都可能让原本清晰的脑图像变得模糊不清。
传统的降噪方法，就像是用一块布去擦拭模糊的玻璃，虽然能擦掉一些污渍（减少噪声），但也可能把玻璃上原本的图案（图像细节）一并擦除了。比如说均值滤波，它在计算像素点周围区域平均值来平滑图像时，就容易破坏图像的高频部分，让图像细节丢失；而中值滤波虽然能抑制椒盐噪声、保护图像边缘，可也存在局限性。变换域降噪方法，像小波变换，虽然能利用其在空间和频率域的局部化特性捕捉图像细节，但阈值选择却像是一场艰难的 “赌博”，不同噪声图像需要不同的阈值设置，难以把握。
随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络（CNN）的图像降噪方法逐渐崭露头角。不过，这些方法也并非完美无缺。有的需要手动设置参数来获取最佳结果，增加了计算成本；有的在考虑图像局部和整体特征方面还不够充分；还有的在处理图像细节和整体结构的关注度上有所欠缺，而且常用的损失函数也不能完全反映人类视觉系统对图像质量的主观感知。
为了解决这些棘手的问题，大连海事大学的研究人员开展了一项重要研究。他们提出了一种双通道注意力残差网络（Brain dual - channel attentional residual network，BDARN）用于脑图像降噪。这一研究成果发表在《Digital Signal Processing》上，为脑图像降噪领域带来了新的曙光。
研究人员在这项研究中用到了几个关键技术方法。他们基于全局稀疏网络（GSN）和特征处理块（FPB）构建了局部注意力残差网络（LARN），并将其与前两者结合形成 BDARN 模型。同时，在模型训练过程中，使用了均方误差、平均绝对误差、感知损失和总变差损失这四种损失函数来优化网络参数 。
网络构建
研究人员提出的 BDARN 模型是一种基于注意力机制的双通道残差卷积神经网络模型，具有分层架构。它主要由三个关键部分组成：注意力残差模块、全局特征提取阶段和最终特征处理阶段。这个模型充分利用双通道结构来处理脑图像信息，其中局部注意力残差网络的设计尤为关键，它使得网络能够更好地聚焦于图像的不同特征。
数值实验
数值实验分为实验准备和实验结果两部分。在实验准备阶段，研究人员精心挑选了合适的实验数据，并确定了图像降噪的客观评价指标以及网络训练参数。在实验结果部分，通过一系列实验，BDARN 模型展现出了出色的性能。与其他方法相比，该模型在三项评估指标上大多表现更优。它能够在有效去除脑图像噪声的同时，很好地保留图像细节，显著提高了脑图像的质量和可用性。
研究人员通过构建 BDARN 模型并进行大量实验，得出结论：该模型有效地将注意力机制融入残差块，结合双通道网络和多损失函数，在脑图像降噪方面表现卓越。这一研究成果意义非凡，清晰的脑图像对于脑部疾病的早期诊断、治疗方案的精准制定至关重要，BDARN 模型的出现，为脑部疾病的诊疗提供了更可靠的图像依据，有望推动脑部医学领域的进一步发展，帮助医生更准确地判断病情，为患者带来更好的治疗效果。
