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RSS订阅原创 Low-Dose CT with a Residual Encoder-Decoder Convolutional Neural Network
随着CT技术的广泛应用，医疗领域对辐射剂量的关注日益增加。低剂量CT（LDCT）通过降低X射线强度减少了患者的辐射暴露，但带来了较大的图像噪声和信噪比下降，影响医生诊断效果。和。正弦图域滤波通过在重建前对原始或对数变换后的正弦图数据进行处理，如结构和等，但可能导致空间分辨率下降。迭代重建方法结合正弦图域的统计特性和图像域的先验信息（如等），尽管能显著提升图像质量，但因计算成本高和依赖供应商专属算法而限制了临床应用。图像后处理方法直接在重建的低剂量图像上降噪，如。
2024-12-20 11:10:59
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原创 LEARN: Learned Experts‘ Assessment-Based Reconstruction Network for Sparse-Data CT
传统的压缩感知（CS）在处理稀疏数据CT重建方面取得了成效，但参数选择仍然是一个主要问题。该论文通过展开一种基于机器学习的FoE（Fields of Experts）模型，将其迭代重建方案用于数据驱动训练。LEARN网络从训练数据中学习所有正则化项和参数，并在Mayo Clinic的低剂量CT数据集上取得了优异的结果，减少了伪影，提高了特征保留度并提高了计算速度。
2024-05-07 09:04:17
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原创 CUDA可以实现VTK３D渲染加速么
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA（英伟达）推出的用于并行计算的平台和编程模型。它允许开发人员利用NVIDIA的GPU（图形处理单元）来执行通用计算任务，而不仅仅是图形渲染任务。几乎所有的编程语言，不使用特定框架，都只能实现CPU编程。
2024-04-05 18:43:19
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原创 代数重建算法（ART）
滤波投影算法（FBP）变换域方法计算速度快、成像精度高；缺点：投影数据齐全，不全则影响图像的质量；ART算法首先给重建区域一个初值，一般为零，再将所得投影残值残差一个个沿其射线方向均匀地反投影回去，不断地对图像进行矫正，直到满足所需要求，然后结束迭代过程。
2024-04-01 11:25:51
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空空如也
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