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Johannes Thalhammer
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生成式AI模型改进X射线探测器间隙插值
研究人员已将生成模型，特别是带梯度惩罚的Wasserstein GAN (WGAN-GP) 和 Pix2Pix，应用于光子计数X射线成像探测器间隙的插值。这些模型在具有模拟间隙的nanoCT投影上进行了训练，并与线性插值和Navier--Stokes修复等传统方法以及一个名为MADF的深度修复网络进行了比较。生成模型在感知相似性和直方图距离方面表现出优越性能，Pix2Pix在应用于投影图时需要更少的训练时间并产生更自然的间隙填充，尽管…
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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…