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JSolver框架支持从单能CT扫描中进行多材料分解
研究人员开发了JSolver，一种用于使用单能CT（SECT）投影进行多材料分解（MMD）的新型框架。与需要谱CT扫描仪的传统方法不同，JSolver在一个步骤中联合重建材料成分并估计X射线能谱。这种方法减轻了传统两步过程的伪影，并提高了分解精度。该框架利用隐式神经表示（INR）作为无监督深度学习求解器，通过对连续图像模式的归纳偏置来提高估计质量。实验表明，与现有的SEMMD方法相比，JSolver具有更高的准确性和计算效率。
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新的拓扑方法提高了AI动脉瘤检测的准确性
研究人员开发了一种名为平滑欧拉示性数变换（SECT）的新拓扑形状表示方法，以提高从CT血管造影扫描中检测颅内动脉瘤（IA）的准确性。该方法解决了传统卷积神经网络难以区分小型动脉瘤与血管分叉的关键挑战，导致假阳性率很高。SECT编码了全局3D血管几何形状，其AUC达到0.943，显著优于现有方法，尤其在检测小于3毫米的病变方面表现出色。该表示方法还具有扫描仪无关性，证明了其在不同成像设备上的鲁棒性。