A NOVEL DEEP LEARNING MODEL, RDBCYCYLEGAN-CBAM FOR LOW-DOSE CT IMAGE DENOISING
Deze studie presenteert RDBCycleGAN-CBAM, een nieuw diep-leringsmodel dat residual dense blocks en CBAM-integratie combineert om quarter-dose CT-beelden effectief te ontdoen van ruis en artefacten, waardoor de beeldkwaliteit aanzienlijk verbetert zonder de diagnostische waarde te compromitteren.