《Rigid and Non-rigid Motion Artifacts Reduction in X-ray CT using Attention Module》代码 复现与简单讲解

最新推荐文章于 2025-12-31 23:12:52 发布
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#计算机视觉 #人工智能 #图像处理 #深度学习 #神经网络

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代码地址：github

任务：CBCT 运动伪影去除

运行

1、github 下载解压

2、源目录下创建两个文件夹

3、下载权重放到log，下载数据放到data内，xu'ya

权重：MEGA ，log - Google 云端硬盘

数据：data - Google 云端硬盘

4、运行

python train.py
python test.py

5、结果

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读论文《Rigid and non-rigid motion artifact reduction in X-ray CT using attention module》
buganything的博客
06-26 1143
论文题目：利用注意模块减少x射线CT的刚性和非刚性运动伪影CT 运动伪影去除摘要：运动伪影是影响计算机断层扫描(CT)图像诊断性能的主要因素。特别是，当成像系统需要较长的扫描时间时，例如牙科CT或锥束CT (CBCT)应用中，患者会产生刚性和非刚性运动，运动伪影变得相当严重。为了解决这个问题，我们提出了一种新的实时运动伪影减少技术，该技术利用带有注意力模块的深度残差网络。我们的注意力模块是根据残差特征的重要性，通过放大或衰减残差特征来增加模型容量的。
基于梯度的快速准确头部运动补偿方法在锥束CT中的应用|文献速递-基于深度学习的病灶分割与数据超分辨率
weixin_38594676的博客
11-05 965
总之，本文通过提出一种稳健的运动估计方法，在提高效率和准确性的同时解决了时间紧迫场景中的关键挑战，为CBCT在临床工作流程中的集成提供了支持。运动估计本身运行在128 × 128 × 128的网格上，重建信号的间距为2毫米，但基于图像的结果计算在更高分辨率的信号上，最终运动补偿重建的体素大小为1毫米，共256 × 256 × 256体素。上排显示平面内运动参数（tx，ty 和 rz）的运动曲线，下排显示平面外运动参数（tz，rx 和 ry）的运动曲线，所述平面是指源旋转的平面。
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目的：本文介绍了呼吸音分析方法的最新技术、科学出版物和正在进行的研究。方法和材料：使用Pubmed和个人经验对当前医学和技术文献进行叙述性综述。结果：我们概述了目前用于收集听诊声音的各种技术，并提供了已知病理声音的物理描述，为其开发了自动检测工具。现代工具基于人工智能和人工神经网络、模糊系统和遗传算法等技术。结论：下一步将包括寻找新的标记，以提高决策辅助算法和工具的效率。
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