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基于深度學習的超低計數(shù)全身PET圖像去噪方法

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摘要：目的  使用深度學習算法改善全身低計數(shù)正電子發(fā)射計算機斷層成像（PET）的重建圖像質(zhì)量，探討提出方法對不同噪聲水平PET圖像的去噪泛化性。方法  使用MICCAI 2022 UDPET挑戰(zhàn)賽數(shù)據(jù)集，提出分層向量量化變分自編碼器（HVQ-VAE）算法對不同劑量衰減因子的低計數(shù)PET圖像去噪。（剩余15092字）

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