基于模拟和实验低剂量CT数据的学习去噪
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了计算成像中特定的噪声减少挑战，重点关注机器学习方法在CT成像去噪中的应用。通过首次比较基于模拟噪声数据和实际实验噪声数据训练的CNN算法的性能，发现尽管模拟数据在某些指标上表现优越，但在重建领域实验数据的训练效果更佳。这一发现强调了高质量CT重建与原始测量数据匹配的重要性，并提出了改进噪声模拟方法的必要性，以更好地应用于实际CT图像去噪。
本研究解决了CT成像中的噪声减少挑战，重点关注机器学习方法在去噪中的应用。通过比较模拟数据和实验数据的训练效果，发现实验数据的效果更佳。强调了高质量CT重建与原始测量数据匹配的重要性，并提出了改进噪声模拟方法的必要性。
