**UniPET：面向多样化剂量减少因子的通用高质量PET图像去噪网络**

_UniPET: a universal network for high-quality PET image denoising across varied dose reduction factors_

> 针对低剂量PET图像去噪中剂量减少因子（DRF）变化导致性能下降的问题，本文提出通用网络UniPET。通过引入领域泛化，UniPET利用风格对齐网络和区域感知学习策略，有效对齐和恢复不同DRF的风格，避免过平滑效应。实验表明，UniPET在特定DRF下与专用模型性能相当，并在定量、感知和临床评估中实现了通用PET图像去噪的最新水平。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-06-10 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2606.11131)