深層学習によるCT画像のノイズ除去とブレ補正：現状と展望

本稿では、コンピュータ断層撮影画像のノイズ除去とブレ補正に関する深層学習の手法を、別々におよび同時にレビューします。その後、大規模プレトレーニングモデルや大規模言語モデルとの組み合わせなど、この分野での有望な方向性について議論します。現在、深層学習はデータ駆動型の方法で医療画像解析を革新しています。急速に進化する学習パラダイムにより、関連するアルゴリズムやモデルが臨床応用に向けて急速に進展しています。