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原创 CT-Mamba:一种用于低剂量CT降噪的混合卷积状态空间模型 论文解读

低剂量CT（LDCT）显著降低了患者接受的辐射剂量，但剂量的减少会带来额外的噪声和伪影。目前基于卷积神经网络（CNN）的降噪方法在远程建模能力方面存在局限性，而基于Transformer的方法虽然能够进行强大的远程建模，但计算复杂度较高。此外，与正常剂量CT（NDCT）图像相比，基于深度学习技术预测出的降噪图像不可避免地会表现出噪声分布的差异，这也会影响最终的图像质量和诊断结果。本文提出了CT-Mamba，一种用于LDCT降噪的混合卷积状态空间模型。