EUReCA：统一权重重建8-100视角CBCT
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EUReCA：统一权重重建8-100视角CBCT
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AI 综述
Jiening Zhu 等作者提出几何感知前馈模型 EUReCA，用同一套权重处理 8 至 100 个投影的临床直线加速器 CBCT 重建，无需按视角数重新训练，同一架构和训练方案也可迁移到其他临床轨迹。 在模拟数据上，10 至 100 视角下 PSNR 为 29.9 至 33.2 dB，作者称其优于所有适用的前馈基线，并超过迭代优化方法且速度快数个数量级；在 15 例实测患者 CBCT 扫描上，每个测试视角数下均取得最佳性能。
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最新进展10月31日 12:00
EUReCA：面向临床采集的端到端统一 CBCT 重建模型报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月31日
- arXiv cs.AIEUReCA：面向临床采集的端到端统一 CBCT 重建模型
EUReCA 是一个几何感知的前馈模型，用同一套权重即可处理 8-100 个投影的临床直线加速器 CBCT 重建，无需按视角数重新训练，同一架构和训练方案可迁移到其他临床轨迹。在模拟数据上，10-100 视角下 PSNR 达 29.9-33.2 dB，优于所有适用的前馈基线，并超过迭代优化方法且速度快数个数量级。在 15 例实测患者 CBCT 扫描上，每个测试视角数下均取得最佳性能。
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- 可比范围当前
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