arXiv ID:
2606.30159
arXiv 提交日期: 2026-06-29
一种基于FBP雅可比学习的双域精炼网络用于稀疏视角双能CT材料分解 / A Dual-domain Refinement Network with FBP-based Jacobian Learning for Sparse-view Dual-Energy CT Material Decomposition
1️⃣ 一句话总结
本文提出了一种双域精炼网络(DECT-DRNet),通过结合滤波反投影与深度学习的雅可比算子近似,以及引入傅里叶卷积残差块进行图像域和频率域的双域正则化,有效解决了稀疏视角下双能CT材料分解中的非线性、病态问题和全局噪声抑制难题。