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基于卷积神经网络的低剂量CT图像去噪算法研究.pdf

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    摘要

    近年来，随着现代医学技术的高速发展，计算机断层扫描（Computed

    Tomography，CT）被广泛应用于临床诊断。但是，患者在进行CT扫描时，电离辐

    射会提升癌症发病风险。低剂量的CT扫描虽减少了辐射，但这往往会产生显著的噪

    声与伪影，降低图像质量，影响医生诊断。因此，设计有效的低剂量CT（Low-dose

    CT，LDCT）图像去噪方法对兼顾辐射安全和CT图像的成像质量至关重要。本文

    利用深度学习高性能和快速学习等优势，针对图像

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