Краткое содержание

arXiv:2511.14518v1 Тип объявления: новый Аннотация: Низкодозная компьютерная томография (НД КТ или LDCT) широко используется в качестве диагностического изображения для помощи при диагностике и других клинических задачах. Однако это приводит к ухудшению качества изображений из-за низкой дозы радиации, применяемой с целью снижения риска развития вторичного рака. Хотя были предложены некоторые эффективные методы улучшения качества НД КТ, многие из них переоценивают шум и чрезмерно сглаживают изображение, что ведет к потере критически важных деталей. В данной статье мы представляем архитектуру D-PerceptCT — новую модель, вдохновленную ключевыми принципами работы зрительной системы человека (Human Visual System, HVS), предназначенную для повышения качества низкодозных КТ-изображений. Цель состоит в том, чтобы направить модель на улучшение или сохранение перцептивно значимых признаков, предоставляя рентгенологам КТ-изображения, где важные анатомические структуры и тонкие патологические детали воспринимаются визуально четко. Архитектура D-PerceptCT включает два основных блока: 1) визуальный экстрактор двойного пути (Visual Dual-path Extractor, ViDex), который интегрирует семантические априорные данные от предварительно обученной модели...