A NOVEL DEEP LEARNING MODEL, RDBCYCYLEGAN-CBAM FOR LOW-DOSE CT IMAGE DENOISING
Este artigo apresenta o RDBCycleGAN-CBAM, um novo modelo de aprendizado profundo baseado em CycleGAN que integra blocos densos residuais e módulos de atenção para efetivamente reduzir o ruído em imagens de tomografia computadorizada de baixa dose, preservando detalhes estruturais e superando métodos existentes em métricas de qualidade de imagem.