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La tomografía computarizada de baja dosis (LDCT) es una técnica de diagnóstico por imagen diseñada para minimizar la exposición a la radiación para el paciente. Sin embargo, esta reducción de la radiación puede comprometer la calidad de la imagen de tomografía computarizada (CT), impactando negativamente en los diagnósticos clínicos. Han surgido varios métodos avanzados de LDCT para mitigar este desafío, basándose en pares de imágenes de LDCT y CT de dosis normal (NDCT) bien emparejados para el entrenamiento. Sin embargo, estos métodos a menudo enfrentan dificultades para distinguir detalles de la imagen del ruido distribuido de manera no uniforme, limitando su eficacia de reducción de ruido. Además, la adquisición de conjuntos de datos adecuadamente emparejados en el ámbito médico plantea desafíos, lo que restringe aún más su aplicabilidad. Por lo tanto, el objetivo de este estudio fue desarrollar un marco innovador de reducción de ruido para imágenes de LDCT utilizando datos no emparejados.
Liao et al. (Martes,) estudiaron esta cuestión.