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深度重建是目前前沿的CT成像领域，它充分利用了“深度学习+大数据+并行计算”实现了高质量、低辐射和高速度重建。在公开仿真的AAPM（美国医学物理协会）数据集上，深度学习成像方法的性能在不断取得突破的同时也在日趋饱和，其发展正逐渐面临来自真实临床成像场景应用的挑战。考虑到深度学习方法是一种数据驱动的方法，其非常依赖于训练数据与测试数据特征分布的一致性，然而，现有网络模型的构建多基于仿真的公开数据集，...

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