A NOVEL DEEP LEARNING MODEL, RDBCYCYLEGAN-CBAM FOR LOW-DOSE CT IMAGE DENOISING
Este artículo presenta RDBCycleGAN-CBAM, un nuevo modelo de aprendizaje profundo basado en GAN que integra bloques densos residuales y módulos de atención para eliminar eficazmente el ruido en imágenes de tomografía computarizada de baja dosis, mejorando significativamente la calidad de la imagen y preservando los detalles estructurales sin comprometer el valor diagnóstico.