CT深度学习重建算法评估心胸部疾病的研究进展
The value and application of CT deep learning reconstruction algorithm in cardiothoracic imaging作者机构：中国医学科学院、北京协和医学院、北京协和医院放射科北京100730
出 版 物：《中华放射学杂志》 (Chinese Journal of Radiology)
年 卷 期：2024年第58卷第1期
页 面：98-101页
核心收录：
学科分类：0831[工学-生物医学工程（可授工学、理学、医学学位）] 100207[医学-影像医学与核医学] 1006[医学-中西医结合] 1002[医学-临床医学] 1001[医学-基础医学(可授医学、理学学位)] 08[工学] 1010[医学-医学技术（可授医学、理学学位）] 100106[医学-放射医学] 10[医学] 100602[医学-中西医结合临床]
基 金：国家自然科学基金面上项目(8217120884) 中央高水平医院临床科研专项(2022-PUMCH-B-069)
主 题：体层摄影术,X线计算机 深度学习重建算法 图像质量 辐射剂量
摘 要：图像重建算法可以在优化辐射剂量的同时,保持或者改善图像质量。随着人工智能快速发展,基于神经网络的新一代深度学习重建算法逐渐得以应用,为CT检查提供了一种在图像质量、辐射剂量和重建速度等方面优于现有重建算法的解决方案,目前在心胸疾病的诊断评估中已取得一些良好的应用。本文主要介绍深度学习重建算法的技术价值及在心胸部CT成像中的初步临床应用。
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