American Association of Physicists in Medicine
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SONAR：新型神经算子增强稀疏视角CT重建
研究人员开发了SONAR，一种新颖的结构一致性神经算子，用于稀疏视角计算机断层扫描（CT）重建。该方法通过预测低维、零空间感知的表示来解决具有不完整投影的CT扫描中的病态问题。SONAR有效地分离测量残差和伪测量残差，应用物理算子，并使用独立的神经算子来约束结构效应，从而在各种视角设置和分辨率下实现更准确、更鲁棒的重建。在模拟的AAPM和临床MARS光子计数CT数据上的实验表明，与现有方法相比，PSNR和整体性能均有显著提高。
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新的物理驱动方法增强了低剂量CT去噪
研究人员开发了一种新颖的物理驱动框架，用于自监督低剂量计算机断层扫描（LDCT）去噪。该方法显式地模拟了LDCT测量中固有的混合泊松-高斯噪声，这是许多现有自监督技术的局限性。该框架分离噪声分量，通过不同的稀疏化操作处理它们以创建独立的噪声实现，并使用这些来实现图像域网络的训练。在模拟和真实的LDCT数据上的实验表明，与当前的自监督方法相比，该方法有了显著的改进，其性能与监督方法相当。
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新的深度学习网络增强稀疏视图CT重建
研究人员开发了两种新的深度学习网络用于稀疏视图计算机断层扫描（CT）重建，旨在提高图像质量并降低辐射剂量。CG-GLORE采用受二阶优化启发的全局-局部正则化网络（GLORE），该网络结合了Nyström注意力机制，以捕捉局部解剖细节和非局部依赖性。第二种方法4D-SG采用共享结构4D谱高斯表示法和高斯谱密度曲线网络（GSC-Net），以分离空间结构与谱衰减变化。这两种方法在各种数据集上的定量指标和视觉保真度方面均显示出比现有方法有显…