等変性マルチスケール学習型可逆再構成：シミュレーションデータから実データへ

この記事は、コーンビームCT再構成の新しい方法に関する研究論文を紹介しています。この方法は、等変性マルチスケール学習型可逆再構成を利用しており、バリエーションに対してロバストで、異なるスケールのデータを処理できるアプローチを示唆しています。シミュレーションデータと実データの両方に焦点を当てていることは、提案された方法の性能と一般化可能性を厳密に評価していることを意味します。

• •コーンビームCT再構成に焦点を当てています。
• •等変性マルチスケール学習型可逆再構成を利用しています。
• •シミュレーションデータと実データの両方で評価されています。