使用Json序列化代替JDK序列化@Bean//设置redisTemplate对象//设置连接工厂//设置json序列化工具//设置key的序列化//设置value的序列化//返回@Autowired@TestredisTemplate.opsForValue().set("name", "狗哥");@Test//写入数据redisTemplate.opsForValue().set("user:

传统的计算机断层扫描（CT）通过使用不同角度的X射线投影计算逆氡变换来生成体积图像，这导致高剂量辐射、长重建时间和伪影。生物学上，可以利用先前的知识或经验在一定程度上从2D图像中识别体积信息。提出了一种深度学习网络XctNet，以从2D像素中获得该先验知识并生成体积数据。在所提出的框架中，自注意机制用于特征自适应优化；采用多尺度特征融合进一步提高重建精度；提出了一种3D分支生成模块来生成不同生成字

 计算机断层扫描（CT）是一种有效的医学成像方式，广泛应用于临床医学领域，用于各种病理的诊断。多探测器CT成像技术的进步实现了额外的功能，包括生成薄层多平面横截面身体成像和3D重建。然而，这涉及患者暴露于相当剂量的电离辐射。过量的电离辐射会对身体产生决定性的有害影响。本文提出了一种深度学习模型，该模型学习从少数甚至单个视图X射线重建CT投影。这是基于一种基于神经辐射场构建的新架构，该架构通过从2D