实验结果PSNR，RMSE这些结果为啥与其他论文有差异

[xwt11]

你好，非常感谢你的分享，在这里想请教你一个问题。我使用本项目的代码，计算出来的PSNR和SSIM比其他论文的结果要小 。RMSE的数值比较大。

原来CT图像的像素值范围是[0,1]，这里图像经过denormalize_函数，像素值范围变为[-1024,3072],但又使用trunc函数，直接将像素值大于240的像素变为240，像素值小于-160的变为-160.为什么要这样变化？为啥像素值要为负数？

def denormalize_(self, image):
    image = image * (self.norm_range_max - self.norm_range_min) + self.norm_range_min
    return image

def trunc(self, mat):
    mat[mat <= self.trunc_min] = self.trunc_min
    mat[mat >= self.trunc_max] = self.trunc_max
    return mat

[wdayang]

这个是将数值映射到对应的HU以方便可视化，设置不同的truncation计算出来的结果不一样。 计算方法是参考的最开始REDNET的方法。

On Sun, Mar 19, 2023 at 9:29 PM xwt11 @.***> wrote:

你好，非常感谢你的分享，在这里想请教你一个问题。我使用本项目的代码，计算出来的PSNR和SSIM比其他论文的结果要小 。RMSE的数值比较大。

原来CT图像的像素值范围是[0,1]，这里图像经过denormalize_函数，像素值范围变为[-1024,3072],但又使用trunc函数，直接将像素值大于240的像素变为240，像素值小于-160的变为-160.为什么要这样变化？为啥像素值要为负数？

def denormalize_(self, image): image = image * (self.norm_range_max - self.norm_range_min) + self.norm_range_min return image

def trunc(self, mat): mat[mat <= self.trunc_min] = self.trunc_min mat[mat >= self.trunc_max] = self.trunc_max return mat

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[xwt11]

谢谢。再请教一下，将原来[-1024,3072] HU truncation 到[-160, 240]的依据是什么？因为一些比较大的像素值直接被设定为240，会不会对结果造成很大的误差呢？

[wdayang]

你好，这个HU是对应图像不同tissure的attenuation coefficient的，用aapm这个denormalization对应的HU应该是没问题的。但是你说的最小值最大值范围是不是有点大了？你要根据你最后可视化的结果来看，有时候需要调整HU。

On Wed, Mar 22, 2023 at 8:38 PM xwt11 @.***> wrote:

谢谢。再请教一下，将原来[-1024,3072] HU truncation 到[-160, 240]的依据是什么？会不会对结果造成很大的误差呢？

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