AAPM深度学习光谱CT大挑战报告
摘要：2022年AAPM大奖赛关于深度学习光谱计算机断层扫描（DL-光谱CT）图像重建的特别报告。该挑战的目的是开发最准确的图像重建算法，解决与快速kVp切换双能量CT扫描和三种组织图分解相关的反问题。参与者可以选择使用深度学习（DL）、迭代或混合方法。共收到了18个研究小组的测试阶段提交。获胜和第二名队伍的结果非常准确，均方根误差接近零到单精度浮点数。前十名的结果也达到了很高的准确度；因此，该特别报告概述了每个小组开发的方法。DL-光谱CT挑战成功地建立了一个论坛，为基于深度学习的图像重建算法提供了一个解决光谱CT相关重要反问题的平台。
作者：Emil Y. Sidky and Xiaochuan Pan
论文ID：2212.06718
分类：Medical Physics
分类简称：physics.med-ph
提交时间：2022-12-23