A Review of Low-Dose, Limited-Angle, and Sparse-View CT Reconstruction Models Based on Deep Learning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Computed tomography (CT), as a noninvasive method first invented in the early 1970s, has become a crucial technique in medical imaging with a variety of applications including detections of cancer, cardiovascular, neurological disorders, and so on. However, conventional CT scans are inherited with the issue of a high radiation dose, which may raise health concerns against radiologists and patients. Thus, CT radiation dose is intentionally decreased in exchange for human well-being. However, a lower radiation dose causes the problem of producing a CT image with degraded quality compared with a normal dose. Furthermore, quick and small-scale CT scans are often required when young patients or dynamic organs are being inspected. Therefore, CT scans may fail to capture full-angular coverage or acquire a sufficient number of scans for the patients, thereby having limited-angle and sparse-view of CT images, which makes it hard for them to reflect the accurate features of the target object. To fix these issues while not raising the time and amount of dose of CT scans, low-dose computed tomography (LDCT), limited-angle computed tomography (LACT), and sparse-view computed tomography have emerged as promising solutions for CT image reconstruction. However, traditional approaches in implementing LDCT, LACT, and sparse-view CT may struggle with insufficient data or secondary artifacts. Therefore, it is a foreseeable trend for LDCT, LACT, and sparse-view CT to combine with deep learning so that less data is required to reconstruct CT images with fewer secondary artifacts and improved qualities. For instance, DDPNet model with global residual learning + UNet-structured network and DuDoUFNet with blocked residual learning + UNet-structured network for LDCT; DIOR with residual block + UNet-structured network and DOLCE with denoising diffusion probabilistic model (DDPM) for LACT; PINER with black-box deep model + physical-consistency optimization and DreamNet with residual block + UNet-structured network for sparse-view CT. This paper aims to introduce state-of-the-art deep models in LDCT, LACT, and sparse-view CT based on workflow and data analysis.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle