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DirectPET: full-size neural network PET reconstruction from sinogram data

机译:管材:来自Sinogram数据的全尺寸神经网络宠物重建

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摘要

Purpose: Neural network image reconstruction directly from measurement data is a relatively new field of research, which until now has been limited to producing small single-slice images (e.g., 1×128×128). We proposed a more efficient network design for positron emission tomography called DirectPET, which is capable of reconstructing multislice image volumes (i.e., 16×400×400) from sinograms.
机译:目的:直接来自测量数据的神经网络图像重建是一个相对较新的研究领域,直到现在仅限于产生小单片图像(例如,1×128×128)。我们提出了一种更有效的正电子发射断层扫描网络设计,称为管材,其能够从Sinograms重建多层图像体积(即16×400×400)。

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