Innovador proceso de extracción de ruido y reducción de ruido en TC de baja dosis utilizando un marco de aprendizaje profundo supervisado
Autores: Zhang, Wei; Salmi, Abderrahmane; Yang, Chifu; Jiang, Feng
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Innovador proceso de extracción de ruido y reducción de ruido en TC de baja dosis utilizando un marco de aprendizaje profundo supervisado
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Tomografía computarizada
Imágenes de LDCT
Algoritmo de eliminación de ruido
Calidad de imagen
Precisión diagnóstica
Aprendizaje profundo
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 27
Citaciones: Sin citaciones
La tomografía computarizada de baja dosis (LDCT) es una herramienta crítica en el diagnóstico médico debido a su reducida exposición a la radiación. Sin embargo, esta reducción a menudo resulta en niveles de ruido aumentados, comprometiendo la calidad de la imagen y la precisión diagnóstica. A pesar de los avances en técnicas de reducción de ruido, sigue siendo una necesidad significativa un método robusto que equilibre efectivamente la reducción de ruido y la preservación de detalles.
Descripción
La tomografía computarizada de baja dosis (LDCT) es una herramienta crítica en el diagnóstico médico debido a su reducida exposición a la radiación. Sin embargo, esta reducción a menudo resulta en niveles de ruido aumentados, comprometiendo la calidad de la imagen y la precisión diagnóstica. A pesar de los avances en técnicas de reducción de ruido, sigue siendo una necesidad significativa un método robusto que equilibre efectivamente la reducción de ruido y la preservación de detalles.