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【2h】

Residual U-Net Convolutional Neural Network Architecture for Low-Dose CT Denoising

机译：低剂量CT去噪的残余U净卷积神经网络架构

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Mattias P. Heinrich; Maik Stille; Thorsten M. Buzug;
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年度 2018
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1. Residual U-Net Convolutional Neural Network Architecture for Low-Dose CT Denoising [J] . Mattias P. Heinrich, Maik Stille, Thorsten M. Buzug Current Directions in Biomedical Engineering . 2018,第1期

机译：用于低剂量CT去噪的残留U-Net卷积神经网络架构
2. Sinogram denoising via attention residual dense convolutional neural network for low-dose computed tomography [J] . Yin-Jin Ma, Yong Ren, Peng Feng, 核技术（英文版） . 2021,第004期

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3. Deep residual U-net convolution neural networks with autoregressive strategy for fluid flow predictions in large-scale geosystems [J] . Jiang Zhihao, Tahmasebi Pejman, Mao Zhiqiang Advances in Water Resources . 2021,第Apra期

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4. Dilated Residual Convolutional Neural Networks for Low-Dose CT Image Denoising [C] . Nguyen Thanh Trung, Dinh-Hoan Trinh, Nguyen Linh Trung, IEEE Asia-Pacific Conference on Circuits and Systems . 2020

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5. Implementing Wavelet Transforms in the Pooling Process of Convolutional Neural Networks for Image Denoising [D] . Fu, Weimin. 2021

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6. Microaneurysms segmentation with a U-Net based on recurrent residual convolutional neural network [O] . Caixia Kou, Wei Li, Wei Liang, 2019

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7. A Residual Dense U-Net Neural Network for Image Denoising [O] . Javier Gurrola-Ramos, Oscar Dalmau, Teresa E. Alarcon 2021

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