TomoTransformer：CT重建基础模型发布

AmirEhsan Khorashadizadeh 与 Benjamín Béjar 发布论文，提出基于 Transformer 的 CT 重建基础模型 TomoTransformer。该模型将每个局部滤波投影视为独立 token，通过自注意力预测缺失视角，无需重训练即可处理任意数量、任意角度和任意探测器尺寸的输入投影。 论文称，该模型在多个稀疏视角基准数据集上显著优于 ViewTrans 等多用途模型，并匹配或超越协议专用基线；在 X 射线同步加速器采集的纳米级脑数据上展现出稳健的零样本泛化能力。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。