高スパース化CT画像再構成のための条件付き生成潜在最適化

提案手法cGLOは、実験的測定値に直接条件付けされた生成潜在最適化フレームワークを用いることで、訓練データの有無に関わらず、スパース化CT画像の高品質な再構成を実現する。