基于噪声生成和成像机制的隐式正则化学习网络在低剂量CT重建中的应用 低剂量计算机断层扫描（Low-Dose Computed Tomography，LDCT）已成为现代医学成像的重要工具，旨在降低放射性风险并保持图像质量。然而，降低X射线剂量常导致数据受损并引起反投影（FBP）重建不良，进而影响图像质量。为了应对这一问题，研究人员不断开发高级算法以在减少噪声和伪影的同时获取高质量图像。本次报道将详细介绍一项新的研究成果，旨在实现高性能的LDCT重建。 背景介绍 在X射线CT成像中，减少辐射剂量一直是追求的目标，通过降低X射线管电流和/或电压，稀疏视图以及限制角度扫描来实现。然而，这些成像协议可能导致数据损坏和不稳定重建，从而使用经典的FBP算法得到的图像质量较差。因此，开发新的高质量重建算法...