
제한된 각도 CT의 재구성 품질을 향상시키기 위해 에피폴라 기하학을 기반으로 하는 새로운 신경망 정규화 방법인 Epi-NAF를 제안합니다.


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제한된-각도-ct에서-에피폴라-일관성-조건을-사용하여-신경-감쇠-필드를-향상시키는-epi-naf


제한된 각도 CT에서 에피폴라 일관성 조건을 사용하여 신경 감쇠 필드를 향상시키는 Epi-NAF



本稿では、深層学習を用いることなく、少ないビュー数や角度のX線投影データから高品質な3次元CT画像を再構成する、新規のガウス表現に基づく手法（GRCT）を提案する。



不完全なCT再構成のための微分可能なガウス表現：従来の深層学習手法を超えた高忠実度かつ効率的なアプローチ



本稿では、単一投影から対称オブジェクトを再構成するための、従来のアベル変換に基づく手法の限界を克服する、傾斜対称X線変換を用いた新規な解析およびモデルベースの反復再構成（MBIR）手法を提案する。



対称オブジェクトの断層撮影モデルベース反復再構成：任意の対称軸を持つ物体への適用
