[MICCAI2019] Artifact Disentanglement Network for Unsupervised Metal Artifact Reduction

作者:Haofu Liao, University of Rochester metal artifact reduction(MAR) Intro CT影像的MAR一般是需要合成数据来进行训练,然而合成影像并不能完美反应真实CT的物理特性。本文首次提出利用无监督学习来做MAR,具体地,文章使用了disentanglement network,将影像解耦到common content 空间和art
相关文章
相关标签/搜索