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基于特征学习的低剂量CT成像算法研究进展

刘进 赵倩隆 尹相瑞 顾云波 康季槐 陈阳

CT理论与应用研究2019，Vol.28Issue(3)：393-406,14.
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CT理论与应用研究2019，Vol.28Issue(3)：393-406,14.DOI:10.15953/j.1004-4140.2019.28.03.14

基于特征学习的低剂量CT成像算法研究进展

Research Progress of Low Dose CT Imaging Based on Feature Learning

刘进 1赵倩隆 2尹相瑞 3顾云波 2康季槐 3陈阳2

作者信息

  • 1. 安徽工程大学计算机与信息学院,安徽 芜湖241000
  • 2. 东南大学计算机科学与工程学院,南京210096
  • 3. 计算机网络和信息集成教育部重点实验室(东南大学),南京210096
  • 折叠

摘要

关键词

CT成像/图像重建/稀疏表示/字典学习/深度学习

分类

医药卫生

引用本文复制引用

刘进,赵倩隆,尹相瑞,顾云波,康季槐,陈阳..基于特征学习的低剂量CT成像算法研究进展[J].CT理论与应用研究,2019,28(3):393-406,14.

基金项目

国家自然科学基金(61801003) （61801003）

安徽工程大学引进人才科研启动基金(2018YQQ021). （2018YQQ021）

CT理论与应用研究

OACSTPCD

1004-4140

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