本书首先详细介绍了X射线成像过程中噪声的来源和特性。这些噪声不仅影响图像的清晰度，还可能干扰后续的图像分析和诊断。为了有效应对这一问题，本书提出了基于深度学习的去噪策略。这些策略能够从X射线图像中有效去除噪声，同时保护图像中的重要边界和细节信息，为后续的图像分割打下坚实的基础。在去噪的基础上，本书进一步深入探讨了深度学习在冠脉图像分割中的应用。书中详细描述了采用当前流行的深度学习架构，如U-Net、V-Net等，进行冠状动脉的精确分割。这些架构不仅具备强大的特征提取能力，还能够准确识别并分割出冠状动脉的细微结构，为医学诊断提供有力的支持。