STEDNet: Swin transformer‐based encoder–decoder network for noise reduction in low‐dose CT

Background Low‐dose computed tomography (LDCT) can reduce the dose of X‐ray radiation, making it increasingly significant for routine clinical diagnosis and treatment planning. However, the noise introduced by low‐dose X‐ray exposure degrades the quality of CT images, affecting the accuracy of clini...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Medical physics (Lancaster) Ročník 50; číslo 7; s. 4443 - 4458
Hlavní autoři:	Zhu, Linlin, Han, Yu, Xi, Xiaoqi, Fu, Huijuan, Tan, Siyu, Liu, Mengnan, Yang, Shuangzhan, Liu, Chang, Li, Lei, Yan, Bin
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	United States 01.07.2023
Témata:	Algorithms deep learning encoder–decoder Image Processing, Computer-Assisted - methods low‐dose CT Radiation Dosage Signal-To-Noise Ratio Swin transformer Tomography, X-Ray Computed - methods low-dose CT Swin transformer deep learning encoder-decoder
ISSN:	0094-2405, 2473-4209, 2473-4209
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!