牙科锥束CT重建的梯度步插拔式模型
人工智能
2026-05-28 v1
摘要
本工作旨在降低牙科锥束CT重建中光子噪声的影响。我们考虑逆问题表述并构建数据驱动的先验模型。为此，我们模拟fan-beam采集并向投影数据中添加光子噪声。通过对模拟重建数据进行训练，获得梯度步 denoising 模型。将训练好的模型集成到梯度步插拔式算法中，用于从模拟投影重建图像。实验在合成数据上表明了该模型的去噪能力，而在真实图像上的定性评估则展示了算法的性能和泛化能力。
引用
@article{arxiv.2605.28124,
title = {Gradient Step Plug-and-Play Model for Dental Cone-Beam CT Reconstruction},
author = {Idris Tatachak and Luis Kabongo and Nicolas Papadakis and Xavier Ripoche and Simon Rit},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.28124},
year = {2026}
}
备注
CT Meeting 2026 - 9th International Conference on Image Formation in X-Ray Computed Tomography, Jun 2026, Salt lake City, United States