HCformer: Hybrid CNN-Transformer for LDCT Image Denoising.

Yuan, Jinli; Zhou, Feng; Guo, Zhitao; Li, Xiaozeng; Yu, Hengyong

Yuan, Jinli; Zhou, Feng; Guo, Zhitao; Li, Xiaozeng; Yu, Hengyong.

Afiliação

Yuan J; The School of Electronic and Information Engineering, Hebei University of Technology, Tianjin, 300401, China.
Zhou F; The School of Electronic and Information Engineering, Hebei University of Technology, Tianjin, 300401, China.
Guo Z; The School of Electronic and Information Engineering, Hebei University of Technology, Tianjin, 300401, China. mrnow@hebut.edu.cn.
Li X; The School of Electronic and Information Engineering, Hebei University of Technology, Tianjin, 300401, China.
Yu H; The Department of Electrical and Computer Engineering, University of Massachusetts Lowell, Lowell, MA, 01854, USA.

J Digit Imaging ; 36(5): 2290-2305, 2023 10.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-37386333

Assuntos

Redes Neurais de Computação; Tomografia Computadorizada por Raios X; Humanos; Razão Sinal-Ruído; Tomografia Computadorizada por Raios X/métodos; Algoritmos; Processamento de Imagem Assistida por Computador/métodos

Palavras-chave

CT image denoising; Deep learning; Low-dose CT

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Tomografia Computadorizada por Raios X / Redes Neurais de Computação Tipo de estudo: Prognostic_studies / Qualitative_research Limite: Humans Idioma: En Revista: J Digit Imaging Assunto da revista: DIAGNOSTICO POR IMAGEM / INFORMATICA MEDICA / RADIOLOGIA Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article País de afiliação: China

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