深度学习重建提高腹部能谱CT图像质量和病灶诊断的可行性研究.pdfVIP

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2025-03-04 发布于福建
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中国CT和MRI杂志2024年6月第22卷第6期总第176期

FeasibilityStudyofDeepLearning

ReconstructionToImproveDual-energy

CTImageQualityandLesionDiagnosis

论著

CHUBing-qian,SHENYi,SONGJian,LIUBin.

DepartmentofRadiology,theFirstAffiliatedHospitalofAnhuiMedicalUniversity,Hefei

230022,AnhuiProvince,China

深度学习重建提高腹部ABStRACt

Objectivetoevaluatethefeasibilityofdeeplearningimagereconstruction(DLIR)onimprovingimage

能谱CT图像质量和病qualityandlesiondiagnosisusingvirtualmonochromaticspectralimagesinabdominaldual-energy

CT(DECT)，comparedwithadaptivestatisticaliterativereconstruction-V(ASIR-V).MethodsSixty-five

灶诊断的可行性研究patientswhocompletedabdominaldual-energyCTscanwererandomlyincludedandreconstructed

byASIR-V40%,DLIR-M(moderate),andDLIR-H(height).Theportalimagesofconventional5mm

褚冰倩沈艺宋建ASIR-V40%at70keVandASIR-V40%,DLIR-MandDLIR-Hofthinnerlayer(1.25mm)at70keV.Measure

Ctattenuation,standarddeviation(SD)value,signal-to-noiseratio(SNR),andnoisetocontrast(CNR)

刘斌*

ofliver,spleen,verticalspine,andintramuscularfat.thenumberofliverlesionsintheportalstage

安徽医科大学第一附属医院放射科imagesofthinnerlayergroupswascounted.Imagequalityanddiagnosisconfidenceweresubjectively

(安徽合肥230032)

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