CT Image Denoising and Deblurring With Deep Learning: Current Status and Perspectives

去模糊 深度学习 人工智能 领域(数学) 计算机断层摄影术 图像(数学) 降噪 计算机科学 机器学习 图像复原 图像处理 放射科 医学 数学 纯数学
作者
Yiming Lei,Chuang Niu,Junping Zhang,Ge Wang,Hongming Shan
出处
期刊:IEEE transactions on radiation and plasma medical sciences [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:8 (2): 153-172 被引量:9
标识
DOI:10.1109/trpms.2023.3341903
摘要

This article reviews the deep learning methods for computed tomography image denoising and deblurring separately and simultaneously. Then, we discuss promising directions in this field, such as a combination with large-scale pretrained models and large language models. Currently, deep learning is revolutionizing medical imaging in a data-driven manner. With rapidly evolving learning paradigms, related algorithms and models are making rapid progress toward clinical applications.
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