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基于深度字典基础模型的跨器官通用低剂量 CT图像重建方法（年终工作量扣除2500元管理费）

Hits :

Leading Scientist : Shi Baoshun

Affiliation of Participant(s) : 304

Project Level : 厅局级

Type of Research Outcome : 基础研究

Sub-Class of Project : 其他课题

Status : 进行

Supported by : 中国科学院深圳先进技术研究院

Nature of Project : 基于深度字典基础模型的跨器官通用低剂量 CT图像重建方法（年终工作量扣除2500元管理费）

Date of Project Approval : 2026-06-01

Expected Date of Project Completion : 2028-05-31

Next One : 基于Mamba基础模型的腰椎磁共振影像分析与临床治疗策略精准预测

Personal information

Associate Professor
Supervisor of Doctorate Candidates
Supervisor of Master's Candidates

Degree : 博士学位

Alma Mater : 燕山大学

Education Level : 博士研究生毕业

School/Department : 信息科学与工程学院(软件学院)

Date of Employment : Mon Sep 11 00:00:00 GMT+08:00 2017

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