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Alessandro Perelli
Alessandro Perelli
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新型GAN通过双域和等变性增强CT-PET图像合成
研究人员开发了一种双域等变生成对抗网络（DDE-GAN），以改进多模态CT-PET图像的合成。与仅关注空间域的传统方法不同，DDE-GAN同时考虑了空间域和频率（傅里叶）域，以捕捉更丰富的解剖和光谱信息。该网络还集成了旋转等变性，确保在旋转下响应一致并提高解剖精度。在HECKTOR 2022数据集上进行的测试表明，DDE-GAN在合成质量方面表现优越，为PET图像补全和数据增强提供了潜力。
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新的扩散模型以物理一致性增强CT图像合成
研究人员开发了EPC-3D-Diff，这是一种新的条件3D潜在扩散模型，旨在改进从CBCT数据合成CT图像。该模型包含一个物理推导的等变损失，确保合成的3D体积与其对应的2D投影之间的一致性。通过在压缩的潜在空间中进行扩散，EPC-3D-Diff实现了高效稳定的训练，从而在PSNR和SSIM等图像质量指标上取得显著改进，并提高了放射治疗应用的HU精度。