sparse-view ct reconstruction | BriefGPT

关键词sparse-view ct reconstruction

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MVMS-RCN: 多稀疏视角与多尺度精化校正的双域展开 CT 重建
使用数学理论设计优化的深度学习算法，提出了一种新颖的双域深度展开统一框架，结合了基于模型的方法的理论优势和深度学习方法的卓越重建性能，为多稀疏视图 CT 重建提供了更大的灵活性和广泛应用的深度学习方法。
PDFa month ago
MSDiff：用于超稀疏视角 CT 重建的多尺度扩散模型
提出了一种利用多尺度扩散模型的超稀疏视角 CT 重建方法，通过对图像信息的全局分布和局部特征进行重新构建，大大改善了超稀疏角度下图像重建质量，并在各种数据集中具有良好的泛化性能。
PDF2 months ago
TD-Net：用于稀疏视图 CT 重建的三域网络
通过结合正弦图、图像和频率域优化，引入了一种三域方法 TD-Net，它通过引入频率监督模块（FSM）有效地解决了稀疏观测 CT 重建中的图像质量降低问题，实现了对精细细节的保留，从而提高了医学成像的能力。
PDF7 months ago
逐阶层小波优化细化扩散模型在稀疏视角 CT 重建中的应用
一项名为 SWORD（Stage-by-stage Wavelet Optimization Refinement Diffusion）模型的创新性方法被提出，用于稀疏视图 CT 重建。该方法结合了低频和高频生成模型，通过优化过程实现解决方
PDF10 months ago
稳定的超稀疏视角 CT 重建的数据迭代优化评分模型
本研究提出了一种数据迭代优化评分模型（DOSM），将创新的数据一致性融入到随机微分方程中，为超稀疏视图 CT 重建提供了有价值的约束，并通过追溯当前迭代结果到理想真实值的推理策略提高了重建的稳定性。实验结果表明，我们的方法在数量和质量上都明
PDF10 months ago