用於非理想測量CT的通用增強的成像基礎模型

本文提出了TAMP,這是第一個用於非理想測量CT(NICT)圖像通用增強的成像基礎模型。TAMP通過在大規模模擬NICT-ICT圖像對上的預訓練,獲得了強大的通用增強能力,能夠直接增強各種NICT圖像。同時,TAMP還可以通過少量數據的適應性微調,快速獲得在特定NICT場景下的專業性能。