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CT重建新算法：条件生成对抗网络的应用
目录
内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.3文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
CT重建技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
2.1CT成像原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
2.2传统CT重建方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
2.3CT重建面临的挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
条件生成对抗网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
CT重建新算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
4.1算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
4.1.1网络结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
4.1.2损失函数设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
4.1.3训练策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
4.2实验设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
4.2.1数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
4.2.2实验环境．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
4.2.3评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
5.1实验结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
5.1.1重建图像质量对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
5.1.2重建速度对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
5.2性能分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
5.2.1重建精度分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
5.2.2重建稳定性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
案例研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
6.1案例一．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
6.2案例二．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
6.3案例三．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
7.1研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
7.2研究不足与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
1.内容描述
随着计算机断层扫描（CT）技术的不断发展，其在医学影像领域的应用越来越广泛。传统的CT重建算法虽然能够提供高质量的图像，但在面对复杂场景时往往存在局限性。为了解决这一问题，条件生成对抗网络（ConditionalGenerativeAdversarialNetworks,CGAN）作为一种新兴的深度学习方法，被提出用于CT重建新算法中。CGAN通过在训练过程中引入条件信息，使得生成模型
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