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通过浅层扩散模型的潜在变量优化进行迭代 CT 重建
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新的CDDM框架，用于稀疏视图CT图像重建，实验结果显示CDDM在生成高质量图像方面具有清晰的边界和高计算效率。
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关键要点
- 稀疏视图CT图像重建可以降低辐射暴露，但会导致图像质量下降。
- 本研究提出了一种新的CDDM框架，结合潜空间和像素空间的图像生成。
- CDDM框架通过将推理步骤从像素空间转移到潜空间，降低了计算成本。
- 差异缓解技术解决了训练与采样之间的差距，确保数据分布接近原始流形。
- 采用交替方向乘法器方法（ADMM）处理图像梯度，提供更有针对性的正则化。
- 实验结果表明，CDDM在高质量图像生成方面具有更清晰的边界和高计算效率。
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