【摘 要】
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为解决低剂量CT(Low-Dose Computed Tomography,LDCT)图像中的噪声/伪影问题,提出一种基于非下采样Shearlet变换(Non-Sample Shearlet Transformation,NSST)的卷积神经网络(C
【机 构】
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中北大学山西省生物医学成像与影像大数据重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61671413,No.61801438）;山西省青年基金（No.201601D021080）;山西省回国留学人员科研资助项目（No.2016-085）;山西省“1331工程”重点创新团队建设计划
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为解决低剂量CT(Low-Dose Computed Tomography,LDCT)图像中的噪声/伪影问题,提出一种基于非下采样Shearlet变换(Non-Sample Shearlet Transformation,NSST)的卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)的NSST-CNN模型。训练时,对数据集中的常规剂量CT(Normal-Dose Computed Tomography,NDCT)和LDCT图像做NSST分解,将LDCT图像的高频子图作为输入,LD
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