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Toothfairy
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AI 框架减少 CBCT 扫描中的牙科植入物伪影
研究人员开发了一个无监督深度学习框架，使用精调的循环一致对抗网络 (CycleGAN) 来减少牙科锥束计算机断层扫描 (CBCT) 中的金属伪影。该方法利用了大约 4,000 张图像的非配对数据集，克服了监督方法的局限性，在 BRISQUE、FID 和 SSIM 等图像质量指标上取得了显著的改进。该框架展示了实时推理速度，并得到了专家的验证，尽管建议将其作为高保真牙科植入物成像的临床决策支持工具。
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DuFal AI 模型通过学习双频来增强稀疏视图 CT 扫描
研究人员开发了 DuFal，一个从极有限的 X 射线投影重建高保真计算机断层扫描 (CT) 体积的新框架。这个双路径架构集成了频域和空域处理，利用专门的傅里叶神经网络算子来捕捉全局和局部的全频模式。该系统在 LUNA16 和 ToothFairy 数据集上，特别是在稀疏视图场景下，与现有方法相比，在保留精细解剖细节方面表现出卓越的性能。