深度学习重建算法在提高门静脉CT图像质量中的应用研究

目的 探讨深度学习重建算法(DLIR)在提高门静脉图像质量中的应用研究。方法 回顾性纳入32例行腹部双期增强检查的患者,门静脉图像分别采用50%自适应统计迭代重建(ASIR V)及深度学习重建算法的中、高模式(DLIR-M、DLIR-H)进行重建。测量门静脉主干、右支、左支和同层椎旁肌肉的CT值和标准差,计算其对比噪声比,测量门静脉主干血管壁CT值边缘上升斜率(ERS)以评价其空间分辨率。主观评价由两名医师采用5分法分别从整体图像噪声、图像对比度、门静脉小分支显示三个方面进行评分,图像伪影则采用4分法进行评价;此外,单独计算门静脉小分支在三种重建算法中的显示率。结果 门静脉主干、右支、左支的噪声在DLIR重建算法下显著低于ASIR-V 50%算法,其中DLIR-H噪声最低,CNR最高;门静脉主干的ERS在DLIR算法下也显著高于ASIR-V 50%算法(P<0.01)。主观评价方面,DLIR算法均显著优于ASIR-V 50%算法(P<0.01);此外,DLIR图像门静脉小分支的显示率分别是DLIR-M 93.75%、DLIR-H 100%,高于ASIR-V 50%(68.7...     

无轨电车何去何从？

无轨电车在我国运营近半个世纪,曾经是城市公共交通的主力军之一。1989年已发展到26个城市,有4794辆在运营,每年载客30亿人次。尽管她们是低碳环保的典范,但是,进入20世纪90年代以后,无轨电车却遭遇冷落。作为＂绿色交通＂的一种重要交通方式,无轨电车又将何去何从？本期及近期的＂公交论坛＂栏目,一起来听听行业专家、公交企业负责人对发展电车的看法。