Sep, 2023

OSNet 和 MNetO：多场景线性计算机断层扫描的两种通用重建架构

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TL;DR提出两种用于线性计算机断层扫描（LCT）的重建体系结构，其中一种通过神经网络学习 Hilbert 滤波函数从而得到完整的内部重建，另一种通过多个方向的 Hilbert 滤波模型叠加重建结果，虽然存在一些伪影，但适用于特定方向的外部轮廓成像。
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发现论文，激发创造
  • 多源翻译计算机断层扫描重建的 BPF 算法

    本文介绍了一种名为 mSTCT 的新的扫描模式和 backprojection-filtration 的新算法，能够有效地提高微 CT 系统的视野和高分辨率重建效率，并且在模拟和实验中验证了该算法的可行性。

    May, 2023

  • 扩展视场的多源变换计算机体层摄影分析重建：一项研究

    研究在扩展的视野下，采用两种策略实现多源平移计算机体层摄影的高质量分析重建，分别为无权 D-BPF 和全扫描 mSTCT 引入 BPF 以平衡误差。

    May, 2023

  • 通过对预训练的用于高斯降噪的 UNet 进行微调，用于低剂量 CT 图像重建与图像增强的下游任务

    这篇论文提出了一种计算机断层扫描（CT）图像增强方法，采用低剂量 CT 图像重建和神经网络预训练技术，取得了与当前最先进方法相媲美的结果。

    Mar, 2024

  • XTransCT：使用转换网络通过两个正交 X 射线投影进行超快速体积 CT 重建

    本文提出了一种名为 XTransCT 的新型 Transformer 架构，可从二维 X 光图像中实时重建 CT 图像，该方法在图像质量、结构可靠性和普适性方面优于其他方法，并且可以在重建 3D 图像的同时实现约 300％的速度提高。

    May, 2023

  • WiTUnet：一种融合 CNN 和 Transformer 的 U 形架构，用于改善特征对齐和本地信息融合

    本文介绍了一种名为 WiTUnet 的新型 LDCT 图像去噪方法，该方法利用嵌套的密集跳跃路径代替传统的跳跃连接来改进特征整合，同时在编码器和解码器中增加了局部图像感知增强 (LiPe) 模块以提高局部特征捕获和表示能力；通过广泛的实验比较，WiTUnet 在峰值信噪比 (PSNR)、结构相似度 (SSIM) 和均方根误差 (RMSE) 等关键指标上表现出优越的性能，显著提高了去噪和图像质量。

    Apr, 2024

  • 基于双层网络结构的遮挡感知实例分割

    通过 Bilayer 卷积网络和视觉 Transformer 对遮挡的目标进行建模，以同时检测遮挡物和部分遮挡实例，并使用遮挡物和遮挡实例查询将遮挡关系分离，从而实现图像实例分割。

    Aug, 2022

  • 基于卷积神经网络的有限角度层析成像深度学习图像预测

    本文提出了一种基于深度卷积神经网络的数据驱动学习方法，用于在限角摄影术下提取和抑制 FBP 重建的特定伪影。 实验结果的定性和定量评估表明，该方法在伪影抑制和细节恢复方面表现出稳定和有前途的性能，为从有限投影数据中重构出的图像质量的提高提供了简单和高效的途径。

    Jul, 2016

  • GLIMPSE: 使用 MLP 的广义本地图像

    GLIMPSE 是一种针对计算机断层扫描的局部处理神经网络，通过仅将与像素周围邻域相关的测量结果提供给简单的多层感知机（MLP）以重建像素值，在分布内测试数据上达到与成功的卷积神经网络（如 U-Net）相当或更好的性能，而在分布外的样本上明显优于它们，并且几乎独立于图像分辨率的内存占用，仅需 5GB 内存即可训练 1024x1024 的图像。

    Jan, 2024

  • 利用深度卷积框架形成 U-Net：应用于稀疏视角 CT

    本文旨在揭示 U-Net 的局限性并提出新的多分辨率深度学习方案，具体而言，我们通过实验表明，新的网络架构可以提供更好的重建性能，并且我们探讨了 U-Net 替代方案，如双框架和紧框架 U-Net 满足所谓的框条件，使其更好地实现高频边缘的有效恢复。

    Aug, 2017

  • 深度非直视线重建

    本文采用卷积前馈神经网络来解决超出直线视野成像中的复杂非线性细节重建问题，能够高效地生成大量的训练数据。实验结果表明，我们的前向传播网络，即使仅在合成数据上训练，也能推广到 SPAD 传感器的测量数据，并能够获得与基于模型的重建方法相媲美的结果。

    Jan, 2020