A NOVEL DEEP LEARNING MODEL, RDBCYCYLEGAN-CBAM FOR LOW-DOSE CT IMAGE DENOISING
이 논문은 NIH-AAPM-Mayo 데이터셋을 기반으로 잔여 밀도 블록 (RDB) 과 합성곱 블록 어텐션 모듈 (CBAM) 을 통합한 RDBCycleGAN-CBAM 모델을 개발하여, 저선량 CT 영상의 노이즈를 효과적으로 제거하면서도 구조적 세부 정보를 보존하고 기존 방법들보다 PSNR 과 SSIM 지표를 크게 향상시켰음을 보고합니다.