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机译:使用未配对深度学习方法调查低剂量CT图像去噪
Univ Texas Arlington Comp Sci & Engn Dept Arlington TX 76019 USA;
Univ Texas Arlington Phys Dept Arlington TX 76019 USA;
Univ Texas Arlington Comp Sci & Engn Dept Arlington TX 76019 USA;
Mayo Clin Dept Radiol Rochester MN 55905 USA;
Univ Texas Arlington Phys Dept Arlington TX 76019 USA;
Cycle consistency; deep-learning-based denoising; generative adversarial network (GAN); low-dose computed tomography (LDCT); unpaired learning;
机译:基于字典学习的投影域降噪低剂量CT图像重建方法
机译:低剂量腹部CT使用深度学习的去噪算法:与滤波后投影或迭代重建算法的CT重建的比较
机译:利用感知损失和边缘检测层深入学习低剂量CT去噪
机译:低剂量CT图像去噪监督和无监督的深度学习方法
机译:低剂量CT图像去噪使用深度学习方法
机译:基于先验图像信息的周期一致生成对抗网络的不成对小剂量CT降噪网络
机译:未满分的深层图像去噪