文件名称：Low-Dose-CT-denoising:低剂量CT去噪的代码和文件
文件大小：5KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-26 20:56:11
Python
低剂量CT去噪 低剂量CT去噪的代码和文件 基于模型的方法 通过局部一致的非局部方式有效地进行低剂量CT降噪（LC-NLM）（MICCAI 2016） 高斯混合MRF用于基于模型的迭代重建及其在低剂量X射线CT中的应用 区分学习的方法 卷积神经网络的低剂量CT去噪（ISBI 2016） （SAGAN）使用条件生成对抗网络的敏锐度低剂量CT去噪 神经网络卷积（NNC）用于将超低剂量图像转换为“虚拟”高剂量CT图像（MLMI 2017） （KAIST-Net）使用方向小波进行低剂量X射线CT重建的深层卷积神经网络 （RED-CNN）小剂量CT，带残差编码器-解码器卷积神经网络（TMI 2017） （KSAERecon）通过神经网络训练的先验者进行的低剂量迭代CT重建（TMI 2017） PWLS-ULTRA：一种有效的基于聚类和学习的低剂量3D CT图像重建方法（TMI
【文件预览】：
Low-Dose-CT-denoising-master
----train.py(9KB)
----README.md(3KB)