簡介：該文提出了一種基于條件生成對抗網絡（cGAN）的CT重建算法，通過引入CBAM注意力機制增強網絡對關鍵特征的提取能力，有效解決了CT成像中因噪聲干擾導致的重建精度下降問題。實驗采用固體火箭發動機模擬件數據集，將正弦圖分為五組并添加不同程度的噪聲進行訓練。結果表明，與傳統FBP算法相比，該方法在噪聲增加時仍能保持高質量重建，顯著提升了圖像清晰度和精度。研究驗證了cGAN結合注意力機制在CT重建中的優越性能，為工業CT圖像處理提供了新的解決方案。
論文題目：基于條件生成對抗網絡的CT重建算法研究
期刊：河南科學
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