May, 2018

面向结构的多尺度深度神经网络用于低剂量 CT 去噪

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TL;DR本文提出了一种新的低剂量 CT 图像质量改善方法 —— 结构敏感多尺度生成对抗网络（SMGAN），通过加入三维体积信息和采用不同损失函数来训练去噪模型，能够有效保留正常剂量 CT 图像的结构和纹理信息，同时显著抑制噪声和伪影，且优于其他已有方法。
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发现论文，激发创造
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    Oct, 2016

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    Mar, 2024

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    Apr, 2021

  • X2CT-GAN: 用生成对抗网络从二平面 X 光线重建 CT

    使用生成对抗网络（GAN）框架从两个正交 X 射线重构 CT。所提出的特殊设计的生成器网络通过提供从 2D 到 3D 的数据维度增加，从而提高了医学成像技术。该方法不需要完整的旋转扫描并可以在低成本的 X 射线机上实现。在公开的胸部 CT 数据集上进行了广泛的实验评估，并获得较好的成果。

    May, 2019

  • 基于双视角拓扑图的解剖学导向 CT 重建方法用于前瞻性风险缩减

    基于生成对抗网络（GAN）的优化 CT 重建模型能够重建 CT 体积，增强解剖结构并进行器官分割，从而提供了前瞻性估计 CT 有效剂量和风险最小化的过程。

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    Nov, 2023