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Johannes Thalhammer
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混合CNN框架减少CT扫描伪影
研究人员开发了一种新颖的混合深度学习框架，用于减少欠采样3D锥束CT扫描中的伪影。该方法结合了用于从单个切片提取初始特征的2D U-Net和利用体积上下文预测无伪影图像的3D解码器。该方法旨在平衡计算效率与提高切片间一致性，以获得更好的诊断效用。
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新的自监督方法改进了低剂量CT在医学成像中的去噪效果
研究人员开发了新的自监督学习方法，用于去噪低剂量CT扫描，这是减少医学成像辐射暴露的关键步骤。一种方法是渐进式$\mathcal{J}$-不变学习（Progressive $\mathcal{J}$-Invariant Learning），它使用分步机制和噪声注入来提高去噪效率和性能，在梅奥LDCT数据集上优于现有的自监督方法。另一种方法Neighbor2Inverse，将Neighbor2Neighbor原理应用于相衬CT，通过欠采…