基于深度学习的低剂量CT图像去噪方法综述

摘要： 由于低剂量CT情境下医学图像存在多样的噪声,其强度和种类各异,因此选择合适的算法对去噪至关重要。传统图像去噪方法基于先验知识,其优化过程相对繁琐,存在保留图像细节和处理效率方面的一定限制。相较之下,基于深度学习的去噪方法具备学习能力强大、非线性建模、端到端学习、适应性强和大规模并行计算等独特优势,使其相对于传统方法在处理复杂噪声场景时更为有效。本文全面概括并深入分析了当前低剂量...