标题 |
[高分]
![]() 伪影辅助多级多尺度特征融合注意网络用于低剂量CT去噪
相关领域
工件(错误)
人工智能
计算机科学
特征(语言学)
噪音(视频)
模式识别(心理学)
计算机视觉
特征提取
保险丝(电气)
像素
图像融合
降噪
可视化
图像(数学)
哲学
工程类
电气工程
语言学
|
网址 |
求助人暂未提供
|
DOI |
暂未提供,该求助的时间将会延长,查看原因?
|
其它 | BACKGROUND AND OBJECTIVE: Since low-dose computed tomography (LDCT) images typically have higher noise that may affect accuracy of disease diagnosis, the objective of this study is to develop and evaluate a new artifact-assisted feature fusion attention (AAFFA) network to extract and reduce image artifact and noise in LDCT images. METHODS: InAAFFAnetwork, a feature fusion attention block is constructed for local multi-scale artifact feature extraction and progressive fusion from coarse to fine. |
求助人 | |
下载 | 该求助完结已超 24 小时,文件已从服务器自动删除,无法下载。 |
温馨提示:该文献已被科研通 学术中心 收录,前往查看
科研通『学术中心』是文献索引库,收集文献的基本信息(如标题、摘要、期刊、作者、被引量等),不提供下载功能。如需下载文献全文,请通过文献求助获取。
|