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论文研究改进深度残差卷积神经网络的LDCT图像估计.pdf

上传者: 2020-05-18 01:51:59上传 PDF文件 3.01MB 热度 30次
针对低剂量计算机断层扫描(Low-DoseComputedTomography,LDCT)重建图像出现明显条形伪影的现象,提出了一种基于残差学习的深度卷积神经网络(DeepResidualConvolutionalNeuralNetwork,DR-CNN)模型,可以从LDCT图像预测标准剂量计算机断层扫描(Normal-DoseComputedTomography,NDCT)图像。该模型在训练阶段,将数据集中的LDCT图像和NDCT图像相减得到残差图像,将LDCT图像和残差图像分别作为输入和标签,通过深度卷积神经网络(ConvolutionNeuralNetwork,CNN
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