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2DeteCT
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无监督深度学习解决计算断层扫描逆问题
研究人员开发了一种新颖的无监督深度学习框架，用于解决计算断层扫描中的逆问题，特别是在缺乏真实数据的情况下。该方法被称为“深度图像先验”（DIP），它利用迭代重建和展开优化之间的相似性来训练一个网络，该网络可以在一次前向传播中重建未见的扫描。在2DeteCT数据集上的评估显示，与滤波反投影和最大似然重建等传统方法相比，该方法取得了具有竞争力或更优的结果，同时与每个实例的DIP基线相比，速度提高了约四个数量级。
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新框架分析CT重建，噪声影响策略
研究人员开发了一个统一的框架来分析自监督稀疏视图CT重建中的设计选择。他们在模拟和真实数据集上的实验表明，最优的分区策略高度依赖于测量噪声的结构。基于格的分裂在独立噪声下表现良好，而在相关噪声和实际测量数据下，角度掩蔽更有效。研究还发现，在各种场景下，多分区分裂的性能始终优于逐投影分裂。