Feb, 2024
低剂量 CT 图像恢复的对抗鲁棒性评估
Evaluating Adversarial Robustness of Low dose CT Recovery
Kanchana Vaishnavi Gandikota, Paramanand Chandramouli, Hannah Droege, Michael Moeller
TL;DR评估不同深度学习方法和经典方法在 CT 图像恢复中的鲁棒性,发现深度网络更容易受到未定向攻击的影响,数据一致性不受重建质量影响,需要更好的正则化方法。同时,深度网络和经典方法都容易受到对局部病变产生可见变化的攻击的影响,这些攻击可以用于探索 CT 恢复问题的解空间。