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鲁棒联合稀疏视图 CT 重建的隐式神经表示
通过联合表示以及贝叶斯框架，改进了计算机断层扫描（Computed Tomography）重建质量，实验表明明显提高了重建方法。
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2 months ago
度量导向的图像重建界限：基于一致预测
利用汇聚预测方法检索稀疏观察 CT 影像的上 / 下界限以及基于下游指标的统计异常值 / 正常值，通过实验证明基于指标引导的界限能够有效覆盖下游指标，而传统的像素界限则不能，并且展示了基于指标引导和像素界限的解剖差异。
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2 months ago
稀疏视角下的 CT 重建与 3D 高斯体积表示
稀疏视图 CT 重建研究中，3D 高斯模型的应用表现出更好的收敛性和新视图渲染，其通过启发来自滤波反投影重建图像的先验信息去初始化高斯模型，并通过在投影空间中比较差异来更新其参数，自适应密度控制进一步提高了性能，相比隐式神经表示方法 (IN
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6 months ago
AAPM 深度学习稀疏视图 CT（DL 稀疏视图 CT）大挑战报告
该研究旨在通过稀疏采样计算机断层扫描图像的深度学习技术，以使在理想条件下最小化均方误差，从而解决成像中的逆问题；研究采用 2D 乳腺 CT 模拟，参加算法超过 60 组，并且测试结果使得重建精度比之前的基于 CNN 的研究有了两个数量级的提
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3 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。
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6 years ago
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