低線量CT画像ノイズ除去

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GANベースのアーキテクチャは、低線量CT画像のノイズ除去において大きな可能性を秘めており、画質を向上させ、患者のリスクを軽減しますが、臨床現場への普及には、技術的課題や倫理的な考慮事項など、まだいくつかの課題が残っています。

本稿では、従来のCNNやTransformerベースの手法の限界を克服し、ノイズテクスチャの精度向上を実現する、低線量CT画像ノイズ除去のための新しいハイブリッド畳み込み状態空間モデル、CT-Mambaを提案する。

深層学習ベースの低線量CT画像ノイズ除去アルゴリズムは、過去6年間で大きな進歩を見せておらず、多くの新しい手法は従来の手法と統計的に同等か、むしろ劣っている。

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