Self-adaption and texture generation: A hybrid loss function for low-dose CT denoising.

Wang, Zhenchuan; Liu, Minghui; Cheng, Xuan; Zhu, Jinqi; Wang, Xiaomin; Gong, Haigang; Liu, Ming; Xu, Lifeng

Wang, Zhenchuan; Liu, Minghui; Cheng, Xuan; Zhu, Jinqi; Wang, Xiaomin; Gong, Haigang; Liu, Ming; Xu, Lifeng.

Afiliación

Wang Z; Yangtze Delta Region Institute(Quzhou), University of Electronic Science and Technology of China, Quzhou, China.
Liu M; The Quzhou Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University, Quzhou People's Hospital, Quzhou, China.
Cheng X; Yangtze Delta Region Institute(Quzhou), University of Electronic Science and Technology of China, Quzhou, China.
Zhu J; University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China.
Wang X; Yangtze Delta Region Institute(Quzhou), University of Electronic Science and Technology of China, Quzhou, China.
Gong H; University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China.
Liu M; Tianjin Normal University, Tianjin, China.
Xu L; Yangtze Delta Region Institute(Quzhou), University of Electronic Science and Technology of China, Quzhou, China.

J Appl Clin Med Phys ; 24(9): e14113, 2023 Sep.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-37571834

Asunto(s)

Procesamiento de Imagen Asistido por Computador; Tomografía Computarizada por Rayos X; Humanos; Tomografía Computarizada por Rayos X/métodos; Relación Señal-Ruido; Procesamiento de Imagen Asistido por Computador/métodos; Algoritmos

Palabras clave

CT; deep learning; denoise; hybrid loss

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Texto completo: 1 Bases de datos: MEDLINE Asunto principal: Procesamiento de Imagen Asistido por Computador / Tomografía Computarizada por Rayos X Límite: Humans Idioma: En Revista: J Appl Clin Med Phys Asunto de la revista: BIOFISICA Año: 2023 Tipo del documento: Article País de afiliación: China

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