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英文字典中文字典相关资料:


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  • 基于生成式投影插值的双域CBCT稀疏角度重建方法
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  • 基于生成式投影插值的双域CBCT稀疏角度重建方法 - 百度学术
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  • A dual-domain cone beam computed tomography sparse . . .
    To propose a dual-domain CBCT reconstruction framework (DualSFR-Net) based on generative projection interpolation to reduce artifacts in sparse-view cone beam computed tomography (CBCT) reconstruction
  • 基于生成式投影插值的双域 CBCT 稀疏角度重建方法 . . .
    目的 为了解决稀疏角度CBCT重建的图像伪影问题,本文提出了一种基于生成式投影插值的双域CBCT重建框架 (DualSFR-Net) 方法 提出的DualSFR-Net方法主要包含3个模块:生成式投影插值模块、域转换模块和图像恢复模块 生成式投影插值模块包括一个基于生成对抗网络的稀疏
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    本文提出了一种专为噪声稀疏视角低剂量CT（LDCT）成像设计的双域联合优化框架——DDoCT。 DDoCT 利用深度神经网络提供的投影域超分辨率和图像域小波高频融合能力，学习双域映射关系，为 LDCT 成像提供了新的定义。
  • 科学家开发出稀疏视角CT重建新方法—论文—科学网
    近日，中国 科学院 合肥物质科学研究院王宏志团队在稀疏视角CT重建方面取得进展，提出了多阶段双域渐进式网络与协同训练方法。 该研究突破了单一模型难以适应多种稀疏视角场景的瓶颈，提升了CT重建的精度与泛化能力。 稀疏视角低剂量CT通过减少采样角度来降低患者辐射剂量并缩短扫描时间，但重建图像往往存在伪影，影响影像质量与诊断可靠性。 通常，传统方法需针对不同视角条件分别训练模型，耗时耗力且泛化能力不足。 研究团队提出了基于协同训练的多阶段双域渐进重建方法MDPRNet，在模型结构与训练策略上实现双重创新。 团队设计了多视角协同训练策略，将训练数据按采样视角数量划分为“超稀疏组”与“稀疏组”，使单一模型能够鲁棒适应多种扫描条件。
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