Buchumschlag

Deep Reinforcement Learning for Optimizing Angle Selection and Dose Allocation in CT Reconstruction

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Wang, Tianyuan, Pelt, Daniël M., Lucka, Felix, van Leeuwen, Tristan, Batenburg, K. Joost
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Medical Physics
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Dynamic Angle Selection in X-Ray CT: A Reinforcement Learning Approach to Optimal Stopping
von: Wang, Tianyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Sequential Experimental Design for X-Ray CT Using Deep Reinforcement Learning
von: Wang, Tianyuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Experimental Validation of Ultrasound Beamforming with End-to-End Deep Learning for Single Plane Wave Imaging
von: Schoop, Ryan A. L., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Efficient Flow Matching for Sparse-View CT Reconstruction
von: Shi, Jiayang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Low-Dose CT Reconstruction Using Dataset-free Learning
von: Wang, Feng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Reconstructing initial pressure and speed of sound distributions simultaneously in photoacoustic tomography
von: Suhonen, Miika, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Benchmarking Deep Learning-Based Low-Dose CT Image Denoising Algorithms
von: Eulig, Elias, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DLBayesian: An Alternative Bayesian Reconstruction of Limited-view CT by Optimizing Deep Learning Parameters
von: Chen, Changyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Optimization-Based Image Reconstruction Regularized with Inter-Spectral Structural Similarity for Limited-Angle Dual-Energy Cone-Beam CT
von: Peng, Junbo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DM4CT: Benchmarking Diffusion Models for Computed Tomography Reconstruction
von: Shi, Jiayang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Time-Resolved Reconstruction of Motion, Force, and Stiffness using Spectro-Dynamic MRI
von: van Riel, Max H. C., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Clinical Metadata Guided Limited-Angle CT Image Reconstruction
von: Shi, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Single-Subject Deep-Learning Image Reconstruction with a Neural Optimization Transfer Algorithm for PET-enabled Dual-Energy CT Imaging
von: Li, Siqi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

The New CMS Measure of Excessive Radiation Dose or Inadequate CT Image Quality: Methods for Size-Adjusted Dose and Their Variabilities
von: Ge, Gary Y, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Dose-efficient Automatic Differentiation for Ptychographic Reconstruction
von: Wu, Longlong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Scout-Dose-TCM: Direct and Prospective Scout-Based Estimation of Personalized Organ Doses from Tube Current Modulated CT Exams
von: Medrano, Maria Jose, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Pseudoinverse Diffusion Models for Generative CT Image Reconstruction from Low Dose Data
von: Tivnan, Matthew, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Low-Dose CT Imaging Using a Regularization-Enhanced Efficient Diffusion Probabilistic Model
von: Li, Qiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Deep Learning in Classical X-ray Ghost Imaging for Dose Reduction
von: Huang, Yiyue, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Characterizing the Radiation Dose to Measurement Accuracy Relationship across Multiple Metrics in Opportunistic Chest CT
von: Li, Boyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Unsupervised Physics-Informed Deep Learning for Dual-Energy CT Material Decomposition
von: Hellwege, Laura, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Deep Few-view High-resolution Photon-counting CT at Halved Dose for Extremity Imaging
von: Li, Mengzhou, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multi-stage Deep Learning Artifact Reduction for Pallel-beam Computed Tomography
von: Shi, Jiayang, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Proposal and Evaluation of a Practical CBCT Dose Optimization Method
von: Gros, S., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Quasi-static in vivo elastography from internal displacement information only
von: Heesterbeek, David G. J., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Deep Learning-Based Beamlet Model for Generic X-Ray Beam Dose Calculation
von: Rousselot, Maxime, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Feasibility of a General-Purpose Deep Learning Dose Engine: A Multi-Site Validation Study
von: Zhao, Yao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SR4ZCT: Self-supervised Through-plane Resolution Enhancement for CT Images with Arbitrary Resolution and Overlap
von: Shi, Jiayang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dual-Energy Cone-Beam CT Using Two Complementary Limited-Angle Scans with A Projection-Consistent Diffusion Model
von: Peng, Junbo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Positivity-Preserving Finite Element Framework for Accurate Dose Computation in Proton Therapy
von: Ashby, Ben S., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Synergistic PET/CT Reconstruction Using a Joint Generative Model
von: Pinton, Noel Jeffrey, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Thin slice photon‐counting CT coronary angiography compared to conventional CT: Objective image quality and clinical radiation dose assessment
von: Judith van der Bie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Patient-Specific CT Doses Using DL-based Image Segmentation and GPU-based Monte Carlo Calculations for 10,281 Subjects
von: Ye, Zirui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Stationary CT Imaging of Intracranial Hemorrhage with Diffusion Posterior Sampling Reconstruction
von: Lopez-Montes, Alejandro, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Reconstructing and analyzing the invariances of low‐dose CT image denoising networks
von: Elias Eulig, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Methods for Few-View CT Image Reconstruction
von: Champley, Kyle M., et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Review on Low-Dose Emission Tomography Post-Reconstruction Denoising with Neural Network Approaches
von: Bousse, Alexandre, et al.
Veröffentlicht: (2023)

FD-DiT: Frequency Domain-Directed Diffusion Transformer for Low-Dose CT Reconstruction
von: Liu, Qiqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Deep Learning Estimation of Absorbed Dose for Nuclear Medicine Diagnostics
von: Melodia, Luciano
Veröffentlicht: (2018)

A hybrid training database and evaluation benchmark for assessing metal artifact reduction methods for X‐ray CT imaging
von: Nils Peters, et al.
Veröffentlicht: (2025)