新一代深度学习图像重建算法在腹部低剂量CT中的应用研究 |
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引用本文: | 程燕南,孙精涛,李雅楠,郭银霞,曹乐,杨建,杨健,郭建新.新一代深度学习图像重建算法在腹部低剂量CT中的应用研究[J].西安交通大学学报(医学版),2023(3):466-472. |
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作者姓名: | 程燕南 孙精涛 李雅楠 郭银霞 曹乐 杨建 杨健 郭建新 |
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作者单位: | 1. 西安交通大学第一附属医院医学影像科;2. 西安交通大学第一附属医院临床研究中心 |
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摘 要: | 目的 探讨深度学习图像重建算法(DLIR)在腹部低剂量CT中提高图像质量和降低伪影方面的价值。方法 前瞻性连续纳入2019年10月-2020年6月进行CT尿路造影的患者26例,男14例,女12例,平均年龄(60.35±10.89)岁。所有患者均行常规剂量平扫、门静脉期增强(噪声指数10;体积CT剂量指数:9.61 mGy)和低剂量排泄期扫描(噪声指数23;体积CT剂量指数:2.95 mGy)。排泄期图像采用ASiR-V 50%、低强度DLIR(DLIR-L)、中强度DLIR(DLIR-M)、高强度DLIR(DLIR-H)共4种方式重建,采用重复测量的单因素方差分析和Kruskal-Wallis H检验分别比较4组图像的客观评价偏度、噪声、信噪比(SNR)及对比噪声比(CNR)]及主观评价内容(图像质量、噪声、伪影),并采用Bonferroni检验进行事后两两比较。结果 无论是客观评价还是主观评价方面,DLIR图像的SNR、CNR、整体图像质量评分及噪声均相似或优于ASiR-V 50%,且SNR、CNR和图像质量评分随DLIR权重增加而增加,噪声随着DLIR权重增加而降低。4组图像在失...
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关 键 词: | 深度学习图像重建(DLIR) X线计算机 伪影 低剂量 |
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