low-dose ct | BriefGPT - AI 论文速递

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PPFM: 单步后验采样泊松流生成模型在光子计数 CT 图像去噪中的应用
Poisson flow generative models (PPFM) for low-dose CT image denoising outperforms diffusion models with a significantly
PDF7 months ago
基于 GAN 与局部一致性的低剂量 CT 重建解决方案
通过使用改进的生成对抗网络（GANs）和局部一致性技术，该研究提出了一种新的低剂量 CT 重建方法，能够在以往的技术基础上显著提高图像构建的准确度和稳定性。
PDF9 months ago
低剂量 CT 图像去噪的扩散概率先验
本研究提出了一种基于扩散概率模型的全无监督低剂量 CT 图像去噪方法，该方法无需训练数据集，并且能够在保持图像内容一致的同时生成高质量的正常剂量 CT 图像，评估结果显示其性能比多个监督学习方法更优。
PDFa year ago
低剂量 CT 去噪中配对和非配对图像质量评估的比较研究
本文系统地分析了 15 种匹配和不匹配的图像质量评估分数，以研究它们之间及其内部的相关性，旨在为深度学习低剂量 CT 降噪的应用提供有用的指导。
PDFa year ago
CoreDiff: 上下文误差调制广义扩散模型用于低剂量 CT 去噪和泛化
该论文提出了一种基于扩散模型的 LDCT 图像降噪新方法 CoreDiff, 并引入了 CLEAR-Net 以及一次性学习框架，以解决之前一些基于深度学习的降噪模型中的过度平滑和训练不稳定性问题，同时取得了在降噪和泛化性能方面的优异表现。
PDFa year ago
一种集成肺结节检测和假阳性减少的端到端框架
本研究提出一种将肺结节候选筛选和假阳性降低整合成一个模型的端到端框架，与现有的两步法相比，该框架不仅提高了性能，还减少了复杂性，降低了推理时间。
PDF5 years ago
面向结构的多尺度深度神经网络用于低剂量 CT 去噪
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
PDF6 years ago
基于深度神经网络的稀疏采样 CT 成像正规化合成
介绍了一种利用深度神经网络技术的正弦图像合成方法，用于稀疏视图 CT 成像，相比于现有的插值方法和迭代重建方法，具有更好的成像效果。
PDF6 years ago
由训练于 2D 网络的模型，基于转移学习实现的用于低剂量 CT 的三维卷积编码解码网络
本文介绍在 GAN 框架中，基于 CPCE 网络的 2D 和 3D 构型进行低剂量 CT 去噪。通过 2D 到 3D 的迁移学习，将已训练过的 2D CNN 扩展为初始的 3D CPCE 去噪模型，提高了去噪性能和收敛速度，并在实际数据中证
PDF6 years ago
PWLS-ULTRA：低剂量 3D CT 图像重建的高效聚类和学习方法
本文提出了一种基于 Union of Learned TRAnsforms 的惩罚加权最小二乘（PWLS）重建方法，可以提高低剂量计算机断层扫描图像的质量，同时减少患者的辐射剂量。
PDF7 years ago